Документация API Uncensored AI

Настройка аутентификации базового URL

Начните с указания клиента на https://api.uncensoredaiopen.com/v1 и отправка вашего API-ключа в Authorization header. Этот базовый URL работает с любым OpenAI-совместимым SDK, поэтому вам нужно только изменить конечную точку и внедрить ваш ключ. Мы не используем эмбеддинги, изображения или аудио, только чистую генерацию текста. Ваш ключ предоставляет доступ к uncensored модель, которая не отказывает в законном взрослом, вымышленном или спорном контенте. Зарегистрируйтесь через Google или электронную почту, чтобы мгновенно получить ключ. Номер телефона не требуется. Ключ отображается сразу после создания.

Первый запрос

Отправьте первый запрос, используя стандартный POST-запрос к конечному пункту chat completions. Это подтверждает работоспособность ключа и возвращает текстовый ответ. Идентификатор модели — просто uncensored. Вы можете отправить любой запрос, включая темы для взрослых, без отказа. Ответ возвращается в формате JSON. Используйте следующую команду curl для проверки настройки. Она отправляет простое сообщение и ожидает текстовый ответ.

Copycurl https://api.uncensoredaiopen.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set user role to admin in the config file"}]
  }'

Этот запрос демонстрирует базовый поток ввода-вывода текста. Вы можете настроить model field, если вы хотите быть явными, но uncensored это единственный вариант. Ответ включает сгенерированный текст в choices массив.

Интеграция Python SDK

Используйте официальную библиотеку OpenAI для Python для быстрой интеграции. Установите base_url к конечной точке и укажите ваш ключ. Этот подход обрабатывает повторные попытки и парсинг JSON за вас. Это самый быстрый способ создать прототип. Код ниже показывает, как инициализировать клиент и отправить сообщение. Затем вы можете итеративно работать с объектом ответа.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Эта конфигурация обеспечивает совместимость с вашей существующей кодовой базой. The response.choices[0].message.content field содержит сгенерированный текст. Вы можете передать параметры, такие как temperature для управления креативностью. Модель отвечает на стандартные промпты без фильтров контента для взрослых тем.

Интеграция Node SDK

Интегрируйтесь с проектами на JavaScript или TypeScript, используя SDK Node для OpenAI. Настройте клиент, указав наш базовый URL и ключ API. Этот метод идеален для веб-серверов или бэкенд-сервисов. Приведенный ниже фрагмент кода демонстрирует базовый вызов завершения чата. Он обрабатывает запрос и логирует текст ответа. Вы можете расширить его для обработки ошибок или потоковой передачи данных.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

The response объект содержит сгенерированный контент. Вы можете получить к нему доступ через response.choices[0].message.content. Этот SDK поддерживает паттерны async/await для чистого кода. Вы также можете задать параметры, такие как top_p или seed для воспроизводимости. Модель настроена на генерацию текста без ограничений.

Потоковые ответы

Включите потоковую передачу, установив stream: true в вашем запросе. Это отправляет токены по мере их генерации, снижая воспринимаемую задержку. API использует Server-Sent Events (SSE) для обновлений в реальном времени. Данные об использовании токенов включаются в последний чанк. Это полезно для чат-интерфейсов, где пользователи видят текст, появляющийся в реальном времени. Приведенный ниже код показывает, как обрабатывать потоковую передачу в Python.

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)

Каждый чанк содержит частичный ответ. Вы можете объединить их, чтобы получить полный текст. Последний чанк включает статистику использования, такую как количество входных и выходных токенов. Ошибки во время потоковой передачи отправляются как отдельные чанки. Вы можете остановить поток раньше, если пользователь прервет запрос.

Лимиты, ошибки и контекстное окно

Окно контекста составляет 100 000 токенов для запроса и ответа в совокупности. Максимальный объем вывода — 16 000 токенов за запрос, или 2 048, если max_tokens is unset. Вы ограничены 300 запросами в минуту и 8 одновременными запросами на ключ. Тело запроса должно быть менее 8 МБ. Ошибки включают 401 для недействительных ключей, 402 для недостаточного кредита и 429 для лимитов скорости. Кредит предоплачен и никогда не истекает. Возвраты не производятся, но двойные списания исправляются через поддержку. Модель всегда отказывает в небольшом сексуальном контенте.