Documentation de l'API pour le modèle uncensored

Authentification et URL de base

Commencez par envoyer des requêtes à https://api.bestllmapiprovider.com/v1 avec votre clé API. L'URL de base remplace le point de terminaison OpenAI standard dans la configuration de votre client. Transmettez la clé dans le Authorization: Bearer <key> header pour chaque appel. Cela fonctionne avec les SDK officiels OpenAI et n'importe quel client compatible OpenAI.

En-têtes requis

• Content-Type: application/json
• Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Conservez votre clé en sécurité. Si vous la perdez, générez-en une nouvelle depuis le tableau de bord. L'ancienne clé cesse de fonctionner immédiatement.

Copycurl https://api.bestllmapiprovider.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the total cost for 50k tokens"}]
  }'

Démarrage rapide : Envoyez votre première requête sans censure

Effectuer une requête POST à /v1/chat/completions pour obtenir une sortie textuelle. L'ID du modèle est toujours uncensored. Envoyez votre invite dans le messages tableau. L'API renvoie une réponse directe sans filtres de contenu pour un usage adulte légal.

Charge utile d'exemple

• model: "uncensored"
• messages: [{"role": "user", "content": "Explain quantum entanglement."}]

Ce point de terminaison gère uniquement la génération de texte. Il ne prend pas en charge les images ou l'audio. Utilisez les paramètres ci-dessous pour contrôler le style de sortie.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Paramètres : Température, Top-P et Seed

Contrôlez la créativité avec temperature et top_p. Définissez temperature vers 0,7 pour une sortie équilibrée ou 1,5 pour plus de variation. Utilisez top_p pour limiter la masse de probabilité des tokens échantillonnés. Définir un seed entier pour des résultats reproductibles. Ces paramètres vous aident à ajuster le modèle pour des tâches spécifiques.

Paramètres clés

• temperature: 0,0 à 2,0
• top_p: 0,1 à 1,0
• seed: tout entier

Combinez ces avec max_tokens pour contrôler la longueur. Le modèle respecte strictement les limites de la fenêtre de contexte.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Comptage des jetons et réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API envoie des événements envoyés par le serveur (SSE) pour chaque jeton généré. Cela réduit la latence perçue pour les réponses longues. L'utilisation des jetons est signalée dans le dernier fragment.

Gestion des flux

• Lisez les chunks au fur et à mesure de leur arrivée
• Analysez le delta field
• Vérifier usage dans le dernier chunk

Le streaming fonctionne avec tous les paramètres. Cela n'affecte pas le prix par jeton. Vous payez pour les jetons réellement générés.

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)

Appel de fonction et mode JSON

Utiliser tools pour l'appel de fonction ou response_format pour une sortie JSON. Définissez response_format à {"type": "json_object"} pour du JSON strict. Le modèle renvoie des données structurées adaptées à l'analyse. Cela est utile pour créer des agents ou des pipelines d'extraction de données.

Configuration

• tools: un tableau de définitions de fonctions
• response_format: {"type": "json_object"}

Assurez-vous que les instructions de votre prompt correspondent au schéma. Le modèle peut encore nécessiter une validation. Gérez toujours les erreurs de parsing potentielles.

Exemple de Mode JSON

Définir response_format pour imposer une sortie JSON stricte. Cela réduit le besoin de post-traitement.

Limites, Erreurs et Fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens au total. La sortie maximale est de 16 000 tokens par requête. Vous pouvez envoyer 300 requêtes par minute par clé. Huit requêtes simultanées sont autorisées. Les erreurs retournent des codes HTTP standard.

Erreurs courantes

• 401 : Clé API invalide ou manquante
• 402 : Crédit insuffisant
• 429 : Limite de débit dépassée

Les refus dus aux limites de contenu ne facturent pas de crédit. Les erreurs ne facturent pas non plus de crédit. Votre crédit prépayé n'expire jamais.

Limites de requête

La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo. Le dépassement de cette limite renvoie une erreur 413. Gérez soigneusement votre utilisation de tokens.