Guide d'intégration pour les modèles IA sans censure

URL de base et authentification

Utilisez l'URL de base pour toutes les requêtes. Transmettez votre clé API dans le Authorization header. La clé donne accès au modèle sans censure sans verrouillage d'abonnement.

L'authentification est stricte. Les clés invalides renvoient 401. Assurez-vous de copier la clé immédiatement après sa génération. Le service n'accepte que les recharges en crypto.

Première demande

Envoyez une requête POST au point de terminaison des complétions de chat. L'identifiant du modèle est uncensored. Cela retourne une réponse textuelle directe sans filtres de contenu.

Utilisez la commande cURL suivante pour vérifier la connectivité. Remplacez YOUR_API_KEY avec votre clé réelle.

Copycurl https://api.modelsabliterated.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the current UTC timestamp in ISO 8601 format"}]
  }'

Vérifiez la réponse pour le choices tableau. Il contient le texte généré.

Intégration du SDK Python

Installez le package officiel OpenAI. Configurez l'URL de base et la clé API avant d'effectuer des appels. Cela garantit la compatibilité avec l'API IA uncensored.

Initialisez le client avec vos identifiants. Définissez le modèle sur uncensored. Envoyez un message simple pour tester l'intégration.

Copyfrom openai import OpenAI

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

L'objet de réponse permet d'accéder au contenu. Gérez les exceptions pour les erreurs réseau ou les problèmes d'authentification.

Installation du SDK Node

Importez la bibliothèque OpenAI dans votre projet Node.js. Définissez l'URL de base et la clé API dans l'objet de configuration. Cela permet une intégration transparente avec les bases de code existantes.

Créez une instance du client. Transmettez vos identifiants. Demandez des complétions en utilisant le uncensored modèle.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Journalisez le texte généré. Assurez-vous de gérer correctement les réponses asynchrones. L'API prend en charge les formats JSON standard.

Réponses en streaming avec SSE

Activez le streaming en définissant stream à true. Le serveur envoie des événements envoyés par le serveur (SSE). Chaque fragment contient du texte partiel.

Agrégez les morceaux pour former la réponse complète. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues. Le dernier morceau inclut les statistiques d'utilisation des tokens.

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)

Analysez le flux de données SSE. Gérez les erreurs lors du streaming. L'API garantit un comptage cohérent des jetons.

Limites de débit et contraintes

Observez les limites de taux pour éviter les erreurs 429. Vous bénéficiez de 300 requêtes par minute par clé. Le nombre maximum de requêtes simultanées est de 8. Le corps de la requête doit être inférieur à 8 Mo.

La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens au total. La sortie maximale est de 16 000 tokens. Les erreurs et les refus ne consomment pas de crédit. Utilisez les erreurs 402 pour vérifier le solde insuffisant.