Dokumentacja API

Uwierzytelnianie i URL bazowy

Użyj swojego klucza API do uwierzytelniania każdej żądania. Nasze API jest w pełni kompatybilne z ekosystemem SDK OpenAI, więc wystarczy dostosować podstawowy adres URL i klucz w konfiguracji klienta. Podstawowy adres URL to HTTPS://api.nocensoraichatbot.com/v1. Możesz wygenerować klucz natychmiast po rejestracji za pomocą konta Google lub e-mail. Każde konto posiada jeden aktywny klucz, który zastępuje poprzedni po ponownej generacji. Nie jest wymagany numer telefonu do rejestracji, a Twoje prompty nie są używane do trenowania modeli.

Pierwsze żądanie

Wyślij standardowe żądanie chat completion do punktu końcowego /v1/chat/completions. Użyj identyfikatora modelu "uncensored", aby uzyskać dostęp do naszego dostrojonego dużego modelu językowego. Model odpowiada na legalne treści dla dorosłych, fikcyjne i kontrowersyjne tematy bez standardowych odmów. Obowiązuje ścisła granica: treści dotyczące małoletnich są zawsze odrzucane. Możesz przetestować łączność za pomocą prostego polecenia curl.

Copycurl https://api.nocensoraichatbot.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 400 word review of the new gpu"}]
  }'

Jeśli klucz jest nieprawidłowy, otrzymasz błąd 401. Jeśli środki się wyczerpią, otrzymasz błąd 402. Błędy i odrzucenia nie zużywają tokenów, więc płacisz tylko za udane zakończenia. Kredyty nie wygasają, co daje Ci pełną kontrolę nad wydatkami.

Integracja Python SDK

Zainstaluj oficjalny pakiet Pythona OpenAI i skonfiguruj adres bazowy, aby wskazywał na nasz serwis. Pozwala to na używanie znanych metod, takich jak client.chat.completions.create. Ustaw model na "uncensored" i przekaż wiadomości systemowe lub użytkownika w zwykły sposób. SDK automatycznie obsługuje tokenizację i parsowanie odpowiedzi. Podejście to działa zarówno dla prostego generowania tekstu, jak i złożonych rozmów wieloetapowych. Możesz również przesyłać strumieniowo odpowiedzi, jeśli wolisz uzyskiwać przyrostowy wynik.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Upewnij się, że Twój klucz API jest przekazywany w nagłówku lub zmiennej środowiskowej. SDK obsługuje wszystkie standardowe parametry, takie jak temperatura i top_p. Możesz je dostosować, aby kontrolować kreatywność lub determinizm. Okno kontekstu modelu wynosi 100,000 tokenów dla promptu i completion łącznie.

Integracja SDK Node

Użyj pakietu @openai/openai npm, aby zintegrować się z aplikacją Node.js. Skonfiguruj URL bazowy i klucz API przed wykonaniem jakichkolwiek wywołań. Zapewnia to kompatybilność z naszym API czatu AI bez filtrów. SDK Node dostarcza definicje typów oraz wsparcie dla async/await, co jest kluczowe dla nowoczesnej deweloperskiej pracy. Możesz wysyłać wiadomości i odbierać odpowiedzi tak samo jak w przypadku dowolnego endpointu kompatybilnego z OpenAI. Obsługa błędów jest wbudowana, co pozwala łatwo przechwytywać błędy 401, 402 i 429. Dzięki temu rozwiązanie jest idealne do funkcji serverless lub usług backendowych.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Pamiętaj, że identyfikator modelu to "uncensored". Nie używaj identyfikatorów GPT-3.5 ani GPT-4. SDK obsługuje resztę, w tym parsowanie JSON i logikę ponawiania. Możesz również włączyć strumieniowanie dla doświadczeń w czasie rzeczywistym.

Strumieniowanie i obsługa SSE

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream na true w żądaniu. API zwraca zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE) dla dostarczania tokenów w czasie rzeczywistym. Każdy fragment zawiera częściową zawartość, pozwalając na wyświetlanie outputu w miarę jego generowania. Ostatni fragment zawiera pełne statystyki zużycia tokenów. Jest to przydatne dla interfejsów czatu, gdzie użytkownicy oczekują natychmiastowej informacji zwrotnej. Strumieniowanie zmniejsza postrzeganą latencję, szczególnie dla długich odpowiedzi. Możesz przerwać strumieniowanie wcześniej, jeśli użytkownik wyśle nową wiadomość. To oszczędza tokeny i poprawia responsywność.

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)

Obsłuż zdarzenia SSE ostrożnie, aby uniknąć wycieków pamięci w długotrwałych połączeniach. API obsługuje do 8 równoległych żądań na klucz. Limit ten pomaga utrzymać stabilność pod obciążeniem. Możesz dostosować zachowanie strumienia za pomocą standardowych parametrów, takich jak max_tokens i sekwencje stop.

Limity szybkości i okno kontekstowe

API narzuca limit 300 żądań na minutę na klucz. Możesz mieć 8 żądań aktywnych jednocześnie. Ciało żądania nie może przekraczać 8 MB. Okno kontekstowe to 100 000 tokenów, łącząc prompt i completion. Maksymalne wyjście to 16 000 tokenów na żądanie, lub 2 048 jeśli max_tokens nie jest ustawione. Jeśli przekroczysz limit szybkości, otrzymasz błąd 429. Poczekaj i ponów próbę z wykładniczym backoff. Kredyty są naliczane tylko za udane użycie tokenów. Błędy nie zużywają kredytów. Ten przejrzysty model cenowy zapewnia, że wiesz dokładnie, za co płacisz.