Démarrage rapide pour les utilisateurs de Chatgpt

URL de base et authentification

Commencez par pointer votre client vers notre endpoint hébergé. Utilisez l’URL de base https://api.uncensoredchatgpt.cc/v1 et incluez votre clé API dans l’en-tête Authorization. Cette configuration fonctionne avec n’importe quel SDK compatible OpenAI.

• URL de base : https://api.uncensoredchatgpt.cc/v1
• En-tête d'authentification : Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Vous pouvez générer votre clé immédiatement après vous être connecté avec Google ou par e-mail. La clé est active pour tous les endpoints, y compris les complétions de chat.

Première requête

Envoyez une requête de complétion de chat standard pour tester la connectivité. L'ID du modèle est uncensored. Cela renvoie une réponse textuelle directe sans filtre de contenu pour du contenu adulte légal ou créatif.

• Méthode : POST
• Endpoint : /v1/chat/completions

• Méthode : POST
• Endpoint : /v1/chat/completions

Les erreurs telles que des clés invalides (401) ou un crédit insuffisant (402) sont renvoyées immédiatement. Les refus pour du contenu spécifique sont gratuits.

Intégration SDK Python

Utilisez le SDK Python officiel pour une intégration rapide. Configurez l'URL de base et l'ID du modèle lors de l'initialisation de votre client.

• ID du modèle : uncensored
• SDK : openai

Appelez la méthode chat.completions.create avec vos paramètres souhaités. Cette approche garantit la compatibilité avec les scripts existants tout en fournissant une API IA sans censure pour vos charges de travail.

Intégration SDK Node.js

Pour les environnements JavaScript ou TypeScript, initialisez le client avec l'URL de base personnalisée. Définissez le modèle sur uncensored et effectuez des requêtes via chat.completions.create.

• Langage : Node.js
• SDK : openai

Cela fonctionne pour les scripts d'automatisation et les applications côté serveur. Vous pouvez passer des paramètres standard comme temperature et top_p pour contrôler la génération.

Réponses en streaming

Activez la sortie de tokens en temps réel en définissant stream: true. L’API renvoie des Server-Sent Events (SSE). Les statistiques d’utilisation des tokens sont incluses dans le dernier segment.

• Fonctionnalité : Streaming
• Format : SSE

Traitez chaque segment à mesure qu’il arrive. Cela est utile pour les interfaces de chat ou la génération de contenu long où un retour immédiat est requis.

Limites et erreurs

Surveillez votre utilisation pour éviter les interruptions. L'API applique une limite de 300 requêtes par minute par clé et autorise 8 requêtes simultanées. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo.

• Limite de débit : 300 req/min
• Concurrence : 8 req

Les erreurs courantes incluent 401 pour les clés invalides, 402 pour le crédit insuffisant et 429 pour les limites de débit. Les erreurs et les refus ne consomment pas de crédit. Le crédit est prépayé et n'expire jamais.

cURL

Copycurl https://api.uncensoredchatgpt.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredchatgpt.cc/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoredchatgpt.cc/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Streaming

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)