เอกสาร API แชท AI แบบไม่เซ็นเซอร์

URL พื้นฐานและการตรวจสอบสิทธิ์

เชื่อมต่อ API AI แบบไม่เซ็นเซอร์โดยใช้ base URL ที่เข้ากันได้กับ OpenAI มาตรฐาน คุณต้องมี API key เพื่อตรวจสอบสิทธิ์คำขอ ลงทะเบียนผ่าน Google หรืออีเมลที่หน้าคีย์เพื่อรับโทเคนทันที base URL คือ https://api.uncensoredaichat.cc/v1

ตั้งค่า Authorization เป็น Bearer YOUR_API_KEY ใช้กับ OpenAI SDK หรือไคลเอนต์ที่เข้ากันได้ เอนด์พอยต์โมเดลคือ GET /v1/models คืนค่า model ID uncensored ใช้ ID นี้ในคำขอ completion ข้อผิดพลาด 401 หมายถึงคีย์ไม่ถูกต้องหรือหายไป

คำขอแรก

ส่งคำขอ chat completion ไปยัง POST /v1/chat/completions model ID คือ uncensored API ยอมรับโครงสร้างข้อความมาตรฐาน คุณสามารถส่งพรอมต์และรับข้อความตอบกลับได้ นี่คือ API แบบข้อความเท่านั้น ไม่รองรับรูปภาพ เสียง หรือ embeddings

โมเดลแชท AI แบบไม่เซ็นเซอร์จัดการการอนุมาน open-weight บนเซิร์ฟเวอร์ของเรา โมเดลนี้ปรับแต่งให้ตอบโดยไม่ปฏิเสธสำหรับเนื้อหาผู้ใหญ่ที่ถูกต้องตามกฎหมาย ตรวจสอบให้แน่ใจว่า payload ของคุณมีฟิลด์ model, messages และ max_tokens ปรับ max_tokens เพื่อควบคุมความยาวเอาต์พุต โดยค่าเริ่มต้นคือ 2,048 หากไม่ได้ระบุ

การผสานรวม Python SDK

ใช้ไลบรารี Python ของ OpenAI อย่างเป็นทางการเพื่อโต้ตอบกับ API LLM NSFW กำหนดค่าไคลเอนต์ด้วย URL พื้นฐานและคีย์ API ของคุณ วิธีนี้ทำให้โค้ดของคุณสะอาดและใช้รูปแบบ SDK ที่มีอยู่

ตั้งค่าโมเดลเป็น uncensored ในการกำหนดค่าไคลเอนต์ของคุณ SDK จัดการการแปลงข้อมูลและการจัดรูปแบบคำขอโดยอัตโนมัติ คุณสามารถส่งพารามิเตอร์เช่น temperature และ top_p เพื่อควบคุมพฤติกรรมการสร้าง วิธีนี้เหมาะสำหรับบริการแบ็กเอนด์หรือสคริปต์ที่ต้องการการสร้างข้อความที่เชื่อถือได้

การผสานรวม Node SDK

ผสาน API แบบไม่เซ็นเซอร์ลงในแอปพลิเคชัน Node.js ของคุณโดยใช้ OpenAI Node SDK เริ่มต้นไคลเอนต์ด้วย base URL แบบกำหนดเองและ API key ของคุณ การตั้งค่านี้ช่วยให้คุณใช้วิธีการที่คุ้นเคยเช่น chat.completions.create

ส่ง model ID uncensored เพื่อระบุโมเดลแบบไม่เซ็นเซอร์ คุณสามารถกำหนดพรอมต์ระบบ ข้อความผู้ใช้ และข้อความผู้ช่วยได้ SDK จัดการคำขอ HTTP อย่างมีประสิทธิภาพ เหมาะสำหรับเซิร์ฟเวอร์เว็บหรือฟังก์ชันขอบที่ต้องการการสร้างข้อความตามความต้องการ โดยไม่มี dependencies ภายนอกนอกเหนือจาก SDK มาตรฐาน

การตอบแบบสตรีมมิง

เปิดใช้งานสตรีมมิงโดยตั้งค่า stream: true ในคำขอของคุณ API ส่งคืน Server-Sent Events (SSE) สำหรับการส่งโทเคนแบบเรียลไทม์ สิ่งนี้ลดความล่าช้าที่รับรู้สำหรับผู้ใช้ปลายทาง แต่ละ chunk มีการอัปเดตข้อความบางส่วน

ชิ้นสุดท้ายรวมถึงสถิติการใช้งานโทเคน วิธีนี้ช่วยให้คุณติดตามต้นทุนได้อย่างแม่นยำโดยไม่ต้องเก็บการตอบทั้งหมด สตรีมมิงรองรับทั้ง Python และ Node SDKs เหมาะที่สุดสำหรับอินเทอร์เฟซแชทที่ต้องการการตอบกลับทันที โมเดลแชท AI แบบไม่เซ็นเซอร์รองรับสิ่งนี้สำหรับการโต้ตอบประสิทธิภาพสูง

ขีดจำกัด ข้อผิดพลาด และบริบท

หน้าต่างบริบทมีโทเคนรวม 100,000 โทเคน (พรอมต์ + completion) เอาต์พุตสูงสุดต่อคำขอคือ 32,000 โทเคน ข้อผิดพลาดและการปฏิเสธไม่ใช้เครดิต ข้อผิดพลาด 401 หมายถึงคีย์ของคุณไม่ถูกต้อง ข้อผิดพลาด 429 บ่งชี้ว่าคุณเกิน 300 คำขอต่อนาทีหรือ 8 คำขอพร้อมกัน ขีดจำกัดอัตราคือต่อคีย์ ร่างคำขอต้องไม่เกิน 8 MB เครดิตจะถูกเรียกเก็บเฉพาะสำหรับการใช้งานโทเคนที่สำเร็จ เครดิตแบบเติมเงินล่วงหน้าไม่หมดอายุ

cURL

Copycurl https://api.uncensoredaichat.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.uncensoredaichat.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.uncensoredaichat.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);

สตรีมมิง

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)