Documentation API

Authentification et URL de base

Commencez par récupérer votre clé API depuis le tableau de bord. Utilisez l'URL de base https://api.bestuncensoredaimodels.com/v1 Et incluez votre clé dans le Authorization header. Ce point de terminaison fonctionne avec n'importe quel client compatible OpenAI, vous assurant de pouvoir échanger des bibliothèques sans modifier votre infrastructure.

• Format clé : Bearer YOUR_API_KEY
• Aucun numéro de téléphone requis pour l'inscription.
• Une clé active par compte.

Première demande

Envoyez une simple complétion de chat pour vérifier la connectivité. L'ID du modèle est uncensored. Cette requête démontre l'interaction standard entrée-sortie de texte sans les refus des garde-fous.

Il s'agit d'un serveur d'inférence dédié. Vous avez un accès direct au modèle sans couches de routage intermédiaires qui pourraient modifier votre prompt.

Copycurl https://api.bestuncensoredaimodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate the user guide for this new API endpoint"}]
  }'

SDK Python

Intégrez l'API dans vos scripts Python à l'aide du SDK officiel. Définissez l'URL de base pour pointer vers notre point de terminaison hébergé. Cela vous permet de tirer parti de l'outillage existant tout en accédant à un modèle sans censure pour votre cas d'utilisation spécifique.

Configurez votre client avec la clé API et la bonne URL de base. L'objet de réponse fournit des champs standard pour les tokens et le contenu.

Copyfrom openai import OpenAI

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

SDK Node

Utilisez le SDK Node.js pour l'automatisation côté serveur. Passez l'URL de base et la clé API pour initialiser le client. Cette approche est idéale pour les services backend générant du contenu à grande échelle.

Le SDK gère la sérialisation et l'analyse des erreurs. Vous recevez des données structurées qui s'intègrent à vos pipelines de données existants.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming et utilisation des jetons

Activez le streaming via les Server-Sent Events (SSE) pour une latence réduite. Les statistiques d'utilisation des tokens apparaissent dans le dernier chunk du flux. Cette méthode réduit les temps d'attente perçus pour les tâches de génération de contenu long.

Surveillez le stream pour gérer les sorties partielles avec élégance. L'API retourne des données en temps réel à mesure qu'elle génère, permettant le traitement immédiat des tokens initiaux.

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 Contexte

Votre compte prend en charge 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées par clé. La fenêtre de contexte contient 100,000 tokens au total, avec une sortie maximale de 16,000 tokens par requête. Les erreurs comme 401 (clé invalide) ou 402 (pas de crédit) ne consomment pas votre solde prépayé. Les refus pour du contenu mineur sont gratuits. Les corps de requête doivent rester inférieurs à 8 Mo. Les erreurs et les refus sont gratuits.