Documentation de l'API : Point de terminaison LLM uncensored

URL de base et authentification

Votre clé API authentifie chaque requête adressée à nos points de terminaison. Nous émettons une clé active par compte, remplaçant toute clé précédente immédiatement lors de sa génération. Cette conception maintient votre accès simple et sécurisé sans portées de permissions complexes.

Pointez votre client vers l'URL de base et transmettez la clé dans l'en-tête. Le système rejette les clés invalides avec un code d'état 401. Vous n'avez jamais besoin de gérer plusieurs clés ou d'attendre une approbation.

Première demande avec cURL

Vérifiez que votre intégration fonctionne en envoyant une simple complétion de texte. Utilisez l'identifiant du modèle uncensored pour vous assurer de recevoir des réponses sans restriction ni filtres de contenu.

Cette requête illustre la structure de base requise pour notre API. Remplacez YOUR_API_KEY par vos identifiants réels.

Copycurl https://api.modelsunlocked.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the server port to 8080 and restart"}]
  }'

Intégration du SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI pour interagir avec notre point de terminaison. Définissez l'URL de base et la clé API avant de créer votre instance de client. Cette approche garantit la compatibilité avec les bases de code existantes.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Installation du SDK Node.js

Intégrez notre LLM sans censure dans vos applications JavaScript à l'aide du SDK standard. Configurez le client avec votre URL de base et votre clé spécifiques.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelsunlocked.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 via SSE

Activez le streaming en définissant le paramètre stream à true. Notre API renvoie des Server-Sent Events (SSE) pour une livraison des jetons en temps réel. Chaque fragment contient du texte partiel, permettant à votre application d'afficher les résultats de manière incrémentale.

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, Erreurs et Fenêtre de contexte

Votre compte prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens, combinant les tokens de prompt et de complétion. Vous pouvez envoyer jusqu'à 300 requêtes par minute avec une limite de concurrence de 8 requêtes simultanées. Si vous dépassez ces limites, l'API renvoie une erreur de limite de débit 429. Un solde insuffisant entraîne une erreur 402. Assurez-vous que le corps de votre requête reste inférieur à 8 Mo.