Guide de démarrage rapide pour les développeurs

Authentification et configuration de l'URL de base

Connectez-vous en pointant votre SDK vers notre URL de base et en passant votre clé API. Nous fournissons une alternative conforme au protocole qui ne nécessite aucun changement de code. Vous n'avez besoin que de modifier le base_url et le API_KEY variable d’environnement. Votre clé est générée instantanément lors de l’inscription via Google ou par e-mail. Aucun numéro de téléphone n’est requis. Les erreurs et les refus sont gratuits, donc vous ne payez que pour l’utilisation réelle des tokens. L’ID du modèle à envoyer est toujours "uncensored".

Notre API propose un seul grand modèle de langage dédié et sans censure. Il ne s'agit pas de GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek ou de tout autre modèle de fournisseur. Nous exécutons un modèle open source ajusté pour répondre sans refus de contenu pour une utilisation adulte licite. Une limite de contenu stricte s'applique : nous refusons les requêtes concernant du contenu sexuel avec des mineurs. Tous les autres sujets licites restent accessibles.

Première demande

Faites votre premier appel en utilisant le standard POST /v1/chat/completions endpoint. Ce modèle sans curation accepte le texte en entrée et renvoie du texte en sortie. Vous pouvez utiliser n'importe quel client compatible OpenAI en mettant à jour l'URL de base. La fenêtre de contexte permet 100 000 jetons pour l'invite et la complétion combinées. La sortie maximale est de 16 000 jetons par requête. Si vous ne définissez pas max_tokens, la limite tombe à 2 048 tokens. L'appel de fonctions et le mode JSON sont disponibles. Le streaming via SSE est pris en charge pour la génération de tokens en temps réel.

Copycurl https://api.openaiuncensored.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three common Unix commands for disk usage."}]
  }'

Intégration du SDK Python

Utilisez le SDK Python officiel pour intégrer cette API IA uncensored dans vos applications. Définissez le base_url à notre point de terminaison et fournissez votre clé. Le nom du modèle est "uncensored". Vous pouvez configurer des paramètres comme temperature, top_p, et seed. La pénalité de présence et la pénalité de fréquence sont également prises en charge. Les séquences d'arrêt fonctionnent comme prévu. Le mode JSON garantit une sortie structurée lorsque cela est nécessaire. Le SDK gère les nouvelles tentatives et le streaming automatiquement. Cette approche fonctionne pour les scripts simples ou les services backend complexes. Aucune dépendance supplémentaire n'est requise au-delà de la bibliothèque standard.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.openaiuncensored.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)

Intégration du SDK Node

Intégrez avec Node.js en définissant l'URL de base dans votre configuration. Le modèle uncensored répond aux requêtes standard de chat-completions. Vous pouvez activer l'appel de fonctions pour l'utilisation d'outils. Le mode JSON est disponible pour un formatage de sortie strict. Le SDK prend en charge les réponses en streaming via les événements envoyés par le serveur. L'utilisation des tokens est incluse dans le dernier chunk. Vous pouvez définir la température et le top_p pour contrôler la créativité. Les séquences d'arrêt limitent la longueur de la sortie. Les pénalités de présence et de fréquence aident à réduire les répétitions. Le modèle gère efficacement les contextes longs. Le débogage est simple avec les objets d'erreur standards.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.openaiuncensored.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);

Réponses en streaming via SSE

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. Les jetons arrivent en temps réel via des événements envoyés par le serveur. Chaque fragment contient du texte partiel et des données d'utilisation. Le dernier fragment inclut le nombre total de jetons pour la requête. Cette méthode réduit la latence perçue pour les utilisateurs. Elle fonctionne parfaitement avec les SDK Python et Node. Vous pouvez analyser le flux ligne par ligne. La gestion des erreurs reste cohérente avec les requêtes non en streaming. Les limites de taux s'appliquent par clé, et non par connexion. Vous pouvez avoir 8 requêtes simultanées par clé. Chaque requête est limitée à 8 Mo de taille de corps.

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)

Limites, Erreurs et Contexte

Surveillez votre utilisation pour éviter les interruptions de service. La limite de taux est de 300 requêtes par minute par clé. Vous pouvez avoir 8 requêtes simultanées actives à la fois. Le corps de la requête ne doit pas dépasser 8 Mo. Si vous envoyez une clé invalide, vous recevez une erreur 401. Une erreur 402 indique un crédit prépayé insuffisant. Une erreur 429 signifie que vous avez atteint la limite de taux. Le crédit n'expire jamais, vous pouvez donc recharger plus tard. Le crédit prépayé est facturé selon l'utilisation réelle des tokens. Les erreurs sont gratuites, vous ne payez que pour les complétions réussies. La fenêtre de contexte est de 100,000 tokens au total. La sortie maximale est de 16,000 tokens sauf indication contraire.