Integrer Uncensored Model

Forudsætninger og Base URL

Start med at oprette en konto og generere en API-nøgle. Tilmeld dig med Google eller en e-mailadresse for at modtage din nøgle med det samme. Intet telefonnummer er påkrævet, og vi holder dine data minimale. Din nøgle autentificerer hver anmodning til vores servere.

Peg din klient til vores base URL: https://api.censurasinllm.com/v1. Dette endpoint understøtter standard OpenAI SDK'er. Opdater din klientkonfiguration til at bruge denne base URL og din genererede nøgle. Tjenesten håndterer al routing gennemsigtigt.

Du kan hente tilgængelige modeloplysninger via en GET-forespørgsel til /v1/models. Dette bekræfter, at din forbindelse er aktiv. Vores API serverer en enkelt model uden censorering, optimeret til ubegrænset tekstgenerering.

Autentificering og API-nøgler

Inkluder din API-nøgle i Authorization header i hver anmodning. Brug formatet Bearer YOUR_API_KEY. Dette header autentificerer din identitet og sporer din tokenbrug. Uden den afviser serveren din anmodning.

Hold din nøgle sikker. Hver konto tillader kun én aktiv nøgle ad gangen. Generering af en ny nøgle ugyldiggør øjeblikkeligt den tidligere. Dette sikrer, at du altid ved præcis, hvem der bruger din kredit.

Hvis du modtager en 401 Unauthorized fejl, tjek din nøgleformat. Sørg for, at der ikke er efterfølgende mellemrum. Nøglen skal være gyldig og aktiv i dit kontodashboard.

Send din første anmodning

Send en standard chat-completion-anmodning til POST /v1/chat/completions. Definer modellen som uncensored. Angiv dine beskeder i et listformat med role og content felter. API'et returnerer et direkte svar uden unødvendigt fyld.

Indstil max_tokens parameter til at kontrollere outputlængde. Standardværdien er 2.048 tokens. Du kan øge dette op til 16.000 tokens pr. anmodning. Det samlede kontekstvindue understøtter 100.000 tokens til prompt og completion kombineret.

Fejl og afvisninger forbruger ikke din kredit. Du betaler kun for succesfuld token-generering. Dette gør testing omkostningseffektiv.

Streaming og Token-forbrug

Aktivér streaming ved at indstille stream: true i din anmodning. API'et returnerer tokens inkrementelt via Server-Sent Events (SSE). Dette reducerer den opfattede latens for dine brugere. Du kan begynde at vise output, så snart det første token ankommer.

Den sidste chunk af streamen indeholder det samlede tokenforbrug for anmodningen. Brug disse data til at spore din fakturering præcist. Streaming fungerer med alle standardparametre som temperature og top_p.

Håndter stream-hændelser omhyggeligt i din kode. Luk forbindelsen, når streamet slutter, eller der opstår en fejl. Dette forhindrer ressource-lækager i din applikation.

Function Calling og JSON-tilstand

Brug den tools parameter til at definere tilpassede funktioner til modellen. API'et understøtter tool choice og struktureret output. Dette muliggør komplekse interaktioner og dataudtræk. Definér dit funktionsschema i request-kroppen.

Aktiver JSON-tilstand ved at indstille response_format til {"type": "json_object"}. Dette tvinger modellen til at outputte gyldig JSON. Det er ideelt til at analysere strukturerede data eller føre resultater ind i andre systemer. Kombiner dette med streaming for opdateringer i realtid.

Indstil tool_choice til "auto" eller en specifik funktionsnavn. Dette giver dig præcis kontrol over modellens adfærd. Modellen overholder strengt det angivne skema.

Begrænsninger, fejl og kontekst

API'en håndhæver en grænse på 300 anmodninger i minuttet per nøgle. Du kan køre op til 8 samtidige anmodninger. Den maksimale anmodningskropstørrelse er 8 MB. Overskridelse af disse grænser returnerer en 429 Too Many Requests fejl. Vent kort, før du prøver igen.

Hvis du løber tør for kredit, modtager du en 402 Payment Required fejl. Opdater med USDT eller USDC via krypto. Din kredit udløber aldrig, så du kan betale, når det passer dig. Ingen månedlige abonnementer er påkrævet.

Brug det fulde kontekstvindue på 100.000 tokens til lange dokumenter. Hold styr på dine input- og output-tokens. Dette hjælper dig med at holde dig inden for budgettet og undgå uforudsete gebyrer.

cURL

Copycurl https://api.censurasinllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check if the model filters adult themes in roleplay mode"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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