Référence API GitHub Uncensored AI

Authentification & URL de base

L'API nécessite un jeton porteur pour chaque requête. Vous générez cette clé instantanément via le tableau de bord en utilisant des identifiants Google ou e-mail. Une fois créée, la clé authentifie votre compte prépayé auprès du modèle hébergé.

Définissez votre URL de base pour pointer directement vers notre passerelle API. Cela garantit que toutes les requêtes sont acheminées vers le serveur du modèle uncensored correct.

Utilisez l'en-tête Authorization standard avec le schéma Bearer. Remplacez l'espace réservé par votre chaîne de clé unique.

Configuration de base

• URL de base : https://api.githubuncensoredai.com/v1
• En-tête Auth : Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• ID du modèle : uncensored

Copycurl https://api.githubuncensoredai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix the syntax error in this python loop"}]
  }'

Point de terminaison Chat Completions

Envoyez des données textuelles à l'endpoint de complétion de chat et recevez du texte généré en réponse. Le système accepte une liste de messages avec des rôles comme user ou assistant. Il retourne une complétion basée sur l'historique des prompts.

Ce point de terminaison gère les flux de conversation standard. Vous pouvez envoyer plusieurs tours, et le modèle maintient le contexte jusqu'à la limite. Il ne prend pas en charge les entrées d'images, d'audio ou de vidéo. Le format de réponse est du JSON standard.

Assurez-vous que votre charge utile inclut l'identifiant du modèle. Le système ignore gracieusement les champs inconnus. Les erreurs retournent des codes spécifiques si l'authentification échoue ou si les crédits sont épuisés.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant le drapeau stream sur true. L'API renvoie une série d'événements envoyés par le serveur au lieu d'un seul objet JSON. Chaque événement contient un fragment du texte généré.

Cette approche réduit la latence perçue pour les longues réponses. Vous pouvez commencer à afficher le texte aux utilisateurs dès sa génération. Le dernier chunk inclut les statistiques d'utilisation des tokens pour la facturation.

Gérez le flux efficacement dans le code client. Fermez la connexion à la fin du flux ou en cas d'erreur. Cette méthode fonctionne bien pour les interfaces de chat en temps réel.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Appel de fonctions et mode JSON

Le modèle prend en charge la sortie structurée via l'appel de fonctions. Définissez des outils dans votre demande avec des noms, des descriptions et des schémas de paramètres. Le modèle sélectionne l'outil approprié et génère des arguments.

Utilisez le mode JSON pour une conformité stricte au schéma. Définissez le format de réponse sur json_object pour forcer la sortie de JSON valide. Cela est utile pour l'analyse de données ou la génération d'extraits de code.

Combinez l'appel de fonctions avec le streaming pour des expériences interactives. Le modèle peut invoquer plusieurs outils en séquence. Validez le schéma de sortie avant d'exécuter les fonctions dans la logique de votre application.

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)

Paramètres & Limites

Maîtrisez le comportement de génération avec des paramètres comme temperature et top_p. Ajustez ces valeurs pour équilibrer créativité et déterminisme. Les paramètres par défaut conviennent à la plupart des usages généraux.

Respectez les limites de requête pour éviter les erreurs. Vous pouvez envoyer jusqu'à 300 requêtes par minute par clé. Les requêtes concurrentes sont limitées à huit par clé. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo.

La fenêtre de contexte s'étend sur 100 000 tokens. Cela inclut à la fois les tokens de l'invite et de la complétion. La sortie est limitée à 16 000 tokens par requête. Le dépassement de ces limites renvoie un code d'erreur.

Utilisation et facturation des jetons

La facturation est prépayée et basée sur l'utilisation réelle des jetons. Les jetons d'entrée coûtent 0,15 $ par million et les jetons de sortie coûtent 0,50 $ par million. Les erreurs et les refus ne consomment pas de crédits.

Le crédit n'expire jamais. Les recharges sont traitées uniquement via crypto. Vous recevez un crédit bonus pour les dépôts plus importants. Le système suit précisément l'utilisation pour chaque clé API.

Surveillez votre solde via le tableau de bord. Si les crédits s'épuisent, vos requêtes échoueront avec un code d'erreur spécifique. Ajoutez des fonds instantanément pour reprendre le service sans attendre d'approbations.