Documentation API

URL de base et authentification

L'authentification utilise une seule clé API transmise dans le Authorization header. Chaque requête nécessite cet en-tête pour identifier votre compte et suivre l'utilisation des tokens. Vous recevez une clé active par compte, et la génération d'une nouvelle remplace immédiatement la clé précédente. Cela garantit que vous avez toujours un identifiant propre pour votre intégration.

Copycurl https://api.trulyuncensoredai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 10 python libraries for data analysis"}]
  }'

Première demande

La première requête confirme que votre intégration fonctionne avec l’API LLM uncensored. Envoyez une invite simple pour vérifier que le modèle répond sans les refus standards. Vous pouvez utiliser les SDK officiels OpenAI ou n’importe quel client compatible en pointant vers notre URL de base. Cette étape valide que votre clé est active et que le crédit est disponible.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Intégration du SDK Node

Intégrez directement dans vos projets JavaScript ou TypeScript en utilisant le SDK Node. Configurez l'URL de base et la clé API une fois, puis appelez le point de terminaison des complétions de chat. Cette approche garde votre code propre et gère l'authentification automatiquement. Elle est idéale pour le rendu côté serveur ou les services backend.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Réponses en streaming

Activez le streaming pour recevoir les jetons au fur et à mesure de leur génération. Cela réduit la latence perçue pour les tâches de jeu de rôle long format ou d'écriture créative. Le dernier fragment contient l'utilisation totale des jetons pour une facturation précise. Le streaming fonctionne parfaitement avec les analyseurs SSE standard dans la plupart des SDK modernes.

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)

Limites et erreurs

Les limites de taux imposent 300 requêtes par minute et 8 requêtes concurrentes par clé. Une erreur 401 signifie que votre clé est invalide ou révoquée. Une erreur 402 indique un solde prépayé insuffisant. Une erreur 429 signale que vous avez dépassé la limite de taux. Gérez toujours ces erreurs correctement pour éviter une expérience utilisateur dégradée.

Fenêtre de Contexte

Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens pour l'ensemble de l'entrée et de la sortie combinées. Cela permet une histoire étendue dans les scénarios de jeu de rôle ou l'analyse de grands documents. La sortie est plafonnée à 16 000 tokens par requête, ou 2 048 si vous ne spécifiez pas max_tokens. Surveillez votre utilisation des tokens pour rester dans ces limites.