Uncensored LLM API Dokumentace

Základní URL a ověření

Začněte tím, že nasměrujete svého klienta na náš konkrétní endpoint pro obcházení standardních filtrů obsahu. Použijte základní URL https://api.bestabliteratedmodel.com/v1 a předat klíč přes standardní Authorization hlavička. Klíč můžete vygenerovat okamžitě přes Google nebo e-mail na stránce registrace bez zadání platebních údajů pro zkušební verzi.

Copycurl https://api.bestabliteratedmodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run the unit tests for the new authentication module"}]
  }'

Ujistěte se, že váš header odpovídá přesnému výše uvedenému formátu. Systém ověřuje pověření před zpracováním jakýchkoli tokenů, takže udržujte svůj klíč v bezpečí.

První požadavek s Python SDK

Integrujte přímo pomocí oficiální knihovny OpenAI Python přepsáním základní URL. To vám umožní odesílat prompty do modelu bez omezení bez výrazné změny struktury vašeho stávajícího kódu. ID modelu je vždy uncensored pro všechny požadavky.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Tento přístup udržuje kompatibilitu se standardními parametry jako temperature a top_p. Můžete okamžitě otestovat odpověď po vytvoření instance klienta.

Integrace Node.js

Použijte balíček OpenAI pro Node.js k odesílání textových dokončení na náš endpoint bez omezení. Nastavte baseURL vlastnost na adresu našeho API před provedením jakéhokoli volání. To zajišťuje, že vaše aplikace správně směruje požadavky bez dosažení limitů standardního poskytovatele.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Zpracujte odpovědní proud nebo jednotlivý objekt podle potřeby. SDK interně řeší tokenizaci, takže se soustředíte na logiku promptu spíše než na detaily infrastruktury.

Streamování s SSE

Povolte generování tokenů v reálném čatu nastavením stream: true v parametrech požadavku. API vrací Server-Sent Events (SSE), kde každá část obsahuje částečný text. Metriky spotřeby tokenů se objeví v poslední části streamu.

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)

Zpracovávejte každou delta, jak přichází, pro okamžité zobrazení textu uživatelům. To výrazně snižuje vnímanou latenci ve srovnání s čekáním na úplné dokončení.

Volání funkcí a nástroje

Definujte schémata nástrojů ve svém požadavku pro povolení strukturovaného výstupu z modelu. API podporuje standardní definice funkcí s parametry a popisy. Model vrátí volání nástrojů, když je to vhodné na základě pokynů ve vašem promptu.

Předložte tools pole s požadovanými funkcemi. Odpověď obsahuje tool_calls pole, pokud model rozhodne o vyvolání nástroje.

Režim JSON, limity a chyby

Vynucení přísného výstupu JSON nastavením response_format na {"type": "json_object". To zajišťuje spolehlivé parsování pro automatizované pracovní postupy. Okno kontextu podporuje celkem 100 000 tokenů s maximálním výstupem 16 000 tokenů.

Mezi běžné chyby patří 401 pro neplatné klíče, 402, když je vyčerpán předplacený kredit, a 429 pro limity rychlosti (300 požadavků/minutu). Požadavky na sexuální obsah za účasti nezletilých jsou vždy odmítnuty.