Dokumentacja API: Endpoint kompatybilny z OpenAI bez cenzury

Base URL i uwierzytelnianie

API jest zgodne ze standardowym interfejsem OpenAI, co ułatwia integrację. Użyj podstawowego adresu URL https://api.uncensoredendpoint.com/v1 do wszystkich zapytań. Autoryzacja opiera się na jednym kluczu API wygenerowanym podczas rejestracji. Dołącz ten klucz do nagłówka Authorization jako token Bearer. Każde konto może mieć aktywny tylko jeden klucz, który można wygenerować ponownie w dowolnym momencie, aby natychmiast unieważnić dostęp. To rozwiązanie działa z każdym klientem obsługującym standardowe endpointy zgodne z OpenAI, zapewniając uniknięcie lock-inu.

Pierwsze zapytanie

Wyślij standardowe zapytanie chat completion, aby przetestować LLM bez cenzury hostowany na naszej infrastrukturze. Identyfikator modelu to po prostu "uncensored". Ten endpoint nie filtruje legalnej treści dla dorosłych, twórczości literackiej ani kontrowersyjnych tematów, zapewniając czysty output do nieograniczonego użytku. Możesz wysyłać do 8 MB na ciało zapytania. Upewnij się, że Twój klient jest skonfigurowany do obsługi standardowej struktury odpowiedzi JSON.

Copycurl https://api.uncensoredendpoint.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Sprawdź, czy odpowiedź zawiera wygenerowany tekst. Jeśli otrzymasz błąd, sprawdź ważność klucza lub stan konta. Model obsługuje okno kontekstu o pojemności 100 000 tokenów, co pozwala na przesłanie znacznej ilości danych wejściowych i wyjściowych w jednym zapytaniu.

Integracja z Python SDK

Użyj oficjalnej biblioteki Python OpenAI do interakcji z API. Skonfiguruj klienta ze swoim konkretnym base URL i kluczem API. Biblioteka automatycznie obsługuje serializację i parsowanie błędów. To podejście jest idealne dla usług backendowych lub potoków przetwarzania danych, gdzie potrzebujesz niezawodnych, synchronicznych wywołań do API AI bez cenzury.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Pamiętaj, że identyfikator modelu musi być ustawiony na "uncensored". SDK będzie efektywnie zarządzać połączeniami HTTP. Możesz dostosować timeouty i retry, jeśli zajdzie taka potrzeba w środowisku wdrożenia. Ta metoda zapewnia, że używasz zweryfikowanej, utrzymywanej biblioteki klienta.

Integracja z Node SDK

SDK OpenAI Node.js działa identycznie jak wersja Python. Zainicjuj klienta swoim base URL i kluczem. Jest to przydatne do renderowania po stronie serwera lub bramek API w środowiskach JavaScript. Pakiet natywnie obsługuje strumieniowanie i parsowanie JSON.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Ustaw parametr modelu na "uncensored". SDK zwróci obiekt odpowiedzi zawierający dane completion. Możesz zintegrować to bezpośrednio w trasach Express lub innych frameworkach Node.js. Upewnij się, że Twoje środowisko obsługuje wymaganą wersję Node.js dla wybranego SDK.

Odpowiedzi strumieniowe

Włącz strumieniowanie, ustawiając parametr stream na true. API zwraca strumień Server-Sent Events (SSE), a nie pojedynczy obiekt JSON. Pozwala to wyświetlać tokeny tekstu w miarę ich generowania, poprawiając postrzeganą latencję dla użytkowników końcowych. Każde zdarzenie w strumieniu zawiera częściowy fragment odpowiedzi.

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)

Parsuj każde zdarzenie SSE, aby wyodrębnić zawartość delta. Jest to kluczowe dla interfejsów czatu, gdzie użytkownicy oczekują efektu pisania w czasie rzeczywistym. Endpoint kompatybilny z OpenAI bez cenzury obsługuje to standardowe zachowanie strumieniowania, zapewniając kompatybilność z większością nowoczesnych klientów webowych.

Limity zapytań i ograniczenia

Każdy klucz API jest ograniczony do 300 zapytań na minutę. Jeśli przekroczysz ten limit, API zwróci kod statusu 429 wskazujący na limit zapytań. Maksymalny rozmiar ciała zapytania to 8 MB. W przypadku błędów uwierzytelniania, takich jak nieprawidłowy klucz, otrzymasz status 401. Choć mogą wystąpić problemy z przedpłaconym kredytem, konkretne kody HTTP dla stanów płatności nie są gwarantowane jako spójne we wszystkich implementacjach klientów.

Okno kontekstu wynosi 100 000 tokenów dla promptu i completion łącznie. Jest to limit twardy; jego przekroczenie spowoduje błąd. Nie zapewniamy żadnych SLA ani gwarancji dostępności. Usługa została zaprojektowana do prostego, wysokopoziomowego użytku bez skomplikowanego routingu ani agregacji wielu modeli.