Documentation API
Commencez à générer du contenu avec notre LLM à poids ouverts en quelques minutes en utilisant du code standard compatible OpenAI.
Authentification et URL de base
Utilisez votre clé API unique avec l'URL de base https://api.unfilteredaichatgpt.com/v1 pour authentifier les requêtes. Votre clé est générée immédiatement après l’inscription via Google ou par e-mail.
- Passez la clé dans le
Authorizationen-tête en tant que jeton Bearer. - Aucun abonnement n'est requis ; le crédit est déduit par jeton.
curl https://api.unfilteredaichatgpt.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "List available api endpoints and rate limits"}]
}'
POST /v1/chat/completions
Envoyez votre prompt au /v1/chat/completions point de terminaison pour recevoir des réponses textuelles. L'ID du modèle est toujours uncensored.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.unfilteredaichatgpt.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)Ce point de terminaison accepte des messages de chat standard. Il ne prend pas en charge les embeddings, les images ou l'audio.
GET /v1/models
Requête /v1/models à vérifier les modèles disponibles. Vous verrez le uncensored le modèle répertorié.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unfilteredaichatgpt.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);Ce point de terminaison confirme que votre connexion est active et que l'authentification est correcte.
Paramètres : Température, Top P et Outils
Contrôlez la créativité avec temperature et top_p. Utilisez tools pour l'appel de fonction.
Définir response_format à {"type": "json_object"} pour une sortie structurée. Le modèle ignore les filtres de contenu pour les sujets adultes légaux.
Réponses en streaming (SSE)
Activez le streaming en définissant stream: true. Recevez des chunks via les Server-Sent Events.
stream = 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)Les données d'utilisation des tokens sont incluses dans le dernier chunk. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues.
Limites de débit et quotas
Vous êtes limité à 300 requêtes par minute et à 8 requêtes simultanées par clé.
Le corps de la requête ne doit pas dépasser 8 Mo. Les erreurs comme 401 (clé invalide) ou 402 (pas de crédit) sont renvoyées immédiatement sans consommer de crédit.
Questions fréquemment posées
S'agit-il de l'API officielle ChatGPT ?
Non. Nous exécutons notre propre LLM sans censure à poids ouverts. Il est compatible avec le SDK OpenAI mais n’est pas GPT.
Quelle quantité de contexte le modèle prend-il en charge ?
Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens pour l'ensemble des entrées et des sorties.
Que se passe-t-il si je touche la limite de taux ?
Vous recevrez une erreur 429. Attendez avant de réessayer, ou mettez à niveau votre compte si disponible.
Accédez à votre clé instantanément
Inscrivez-vous, récupérez votre clé, mettez à jour l'URL de base. Cela couvre toute la configuration.