Ufiltreret LLM API-dokumentation

Base URL og autentificering

Brug vores dedikerede base URL til at oprette forbindelse til din klient. Alle anmodninger kræver en API-nøgle angivet i Authorization header. Denne nøgle genereres øjeblikkeligt ved tilmelding via Google eller e-mail, hvilket sikrer, at der ikke er brug for et telefonnummer. Systemet håndhæver én aktiv nøgle pr. konto og erstatter enhver tidligere nøgle øjeblikkeligt.

Autentificeringen er ligetil. Inkluder Authorization: Bearer YOUR_API_KEY i hvert forespørgsel. Hvis nøglen mangler eller er ugyldig, returnerer API-et en 401 fejl. Dette sikrer din unfiltered LLM adgang forbliver sikker og knyttet til din forudbetalte kredit.

Chat Completions Endpoint

Send tekst til POST /v1/chat/completions og modtag direkte tekstoutput. Denne endpoint leverer den enkelte ucensurerede model, hvilket eliminerer gætteri omkring modelrouting eller tier-begrænsninger. Du behøver ikke at administrere flere endpoints til forskellige funktioner.

Angiv blot dine beskeder i standardformatet. API'et behandler inputtet og returnerer en færdiggørelse. Denne tilgang holder din integration enkel, mens den leverer høj kvalitet, ufiltreret indhold til rollespil eller kreativ skrivning.

Copycurl https://api.generatoraiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten errors in this python script"}]
  }'

Python SDK-integration

Installer det officielle OpenAI Python-bibliotek og peg det på vores base-URL. Dette giver dig mulighed for at bruge velkendte metoder som chat.completions.create() uden at omskrive din logik. SDK'et håndterer JSON-serialisering og svarparsning automatisk.

Konfigurer klienten med din API-nøgle og den tilpassede base-URL. Denne opsætning giver dig mulighed for at udnytte eksisterende kodestrukturer, mens du får adgang til den ubegrænsede model. Det er den hurtigste måde at integrere en pålidelig unfiltered AI API ind i dine Python-projekter.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node SDK-implementering

Brug den openai npm-pakke til at forbinde din Node.js-applikation. Indstil baseURL og apiKey egenskaber før du foretager nogen opkald. Dette sikrer, at alle anmodninger dirigeres korrekt til vores usensurerede modelservers.

Node SDK'en understøtter standard promise-baserede workflows. Du kan nemt håndtere responses og fejl i dine eksisterende asynkrone funktioner. Dette gør det ideelt til server-side generering eller baggrundsjobprocesering.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.generatoraiunfiltered.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-svar og tokens

Aktivér streaming ved at indstille stream: true i din anmodning. API'et returnerer chunks, mens de genereres, hvilket muliggør realtidsvisning. Tokenforbrugsdata er inkluderet i den sidste del, så du kan spore omkostninger præcist.

Streaming reducerer den opfattede forsinkelse for brugere. Det er essentielt for chatgrænseflader eller applikationer, hvor øjeblikkelig feedback er vigtig. The unfiltered chatbot API håndterer streaming effektivt og sikrer en jævn datastrøm uden at blokere din hovedtråd.

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)

Begrænsninger, fejl og kontekstvindue

Modellen understøtter et kontekstvindue på 100.000 tokens til kombineret prompt og completion. Maks output er 16.000 tokens pr. forespørgsel. Hvis max_tokens er ikke indstillet, er grænsen 2.048 tokens. Dette giver mulighed for generering af langform-indhold uden hyppige afbrydelser.

Ratebegrænsninger er sat til 300 requests i minuttet pr. nøgle, med en konkurrencegrænse på 8 samtidige requests. Fejl som 402 indikerer utilstrækkelig forudbetalt kredit, mens 429 signalerer rate limiting. Request-kroppe må ikke overstige 8 MB. Disse begrænsninger sikrer stabil ydeevne for din unfiltered AI integration.