Démarrage rapide de l'API Uncensored AI Generator

Authentification et URL de base

L'API générateur d'IA sans censure utilise l'authentification standard par token Bearer. Votre clé API est générée instantanément lors de l'inscription via Google ou par e-mail. Conservez cette clé en toute sécurité et transmettez-la dans l'en-tête Authorization pour chaque requête.

Toutes les requêtes doivent cibler l'URL de base dédiée. Cela garantit que vous vous connectez à notre infrastructure de modèle sans censure et non à un endpoint partagé qui pourrait appliquer des règles de filtrage différentes.

• URL de base : https://api.uncensoredaigenerator.top/v1
• En-tête d'authentification : Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Aucune configuration supplémentaire n'est nécessaire pour l'URL de base. L'endpoint est conçu pour fonctionner avec tout client prenant en charge le routage compatible OpenAI standard.

Endpoint de complétions de chat

Envoyez des prompts texte à l'endpoint POST /v1/chat/completions. L'identifiant du modèle est uncensored. Cet endpoint gère la rédaction de prompts standard, la génération de dialogues et l'extraction de texte pour votre pipeline.

L'API renvoie un objet JSON contenant le texte généré. Elle ne prend pas en charge les embeddings, la génération d'images ou le fine-tuning. Gardez vos requêtes dans la fenêtre de contexte de 100 000 tokens (entrée + sortie combinées).

Copycurl https://api.uncensoredaigenerator.top/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."}]
  }'

Si vous rencontrez des erreurs, notez que les requêtes aboutissant à des erreurs ou des refus ne consomment pas votre crédit prépayé. Cela vous permet de tester les paramètres sans risque financier.

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie un flux Server-Sent Events (SSE). Chaque fragment contient du texte partiel, ce qui vous permet d'afficher le contenu en temps réel.

Le dernier chunk du flux inclut les statistiques complètes d'utilisation des tokens. C'est le seul point où vous pouvez suivre précisément la consommation pour vos relevés de facturation. Le streaming est idéal pour les interfaces de chat où la latence est importante.

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)

Gérez les événements du stream efficacement pour éviter les problèmes de mémoire. Le modèle sans censure prend en charge le streaming sans perte de contexte, garantissant une génération cohérente de textes longs.

Paramètres pour le contenu NSFW

Contrôlez le comportement du modèle à l'aide des paramètres standard. Utilisez temperature pour ajuster la créativité et top_p pour l'échantillonnage du noyau. Définissez response_format sur {"type": "json_object"} si votre pipeline nécessite des données structurées.

Le modèle est ajusté pour répondre sans refus de contenu pour une utilisation adulte légale. Cependant, il bloque strictement le contenu sexuel impliquant des mineurs. Cette limite stricte s'applique indépendamment des autres paramètres. Vous pouvez utiliser les séquences stop pour contrôler la fin de la génération.

Ajustez presence_penalty et frequency_penalty pour réduire les répétitions. Ces paramètres aident à affiner la sortie pour des styles narratifs spécifiques ou des descriptions techniques.

Limites de débit et erreurs

Chaque clé API est limitée à 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées. Si vous dépassez ces limites, l'API renvoie un code d'état 429. Implémentez une rétrogradation exponentielle dans votre client pour gérer les nouvelles tentatives de manière appropriée.

Les erreurs courantes incluent 401 pour les clés invalides et 402 lorsque le crédit prépayé est épuisé. Le nombre maximal de tokens par requête est de 32 000, ou 2 048 si max_tokens n'est pas défini. Les corps de requête ne doivent pas dépasser 8 Mo.

Les erreurs ne consomment pas de tokens. Si vous constatez une différence de facturation, contactez le support via la page fournie. Le crédit n'expire jamais, vous pouvez donc le recharger à votre convenance.

Informations sur le modèle

Interrogez GET /v1/models pour vérifier le modèle disponible. Le modèle principal est uncensored, un modèle à poids ouverts. Il ne s'agit pas de GPT, Claude ou de tout autre modèle d'un autre fournisseur.

La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. Cela permet une quantité importante de données d'entrée, utile pour le traitement de grands scripts ou l'extraction d'informations de documents longs. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions via le paramètre tools.

Utilisez le paramètre seed pour des sorties reproductibles lors des tests. Cela est utile pour déboguer les pipelines avant de les mettre à l'échelle. L'identifiant du modèle reste constant, garantissant une intégration stable.

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredaigenerator.top/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.uncensoredaigenerator.top/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);