Базовый URL и аутентификация
Начните каждый запрос, указав в вашем SDK наш базовый URL.
HTTPS://api.uncensoredaitool.com/v1
Добавьте свой API-ключ в заголовок Authorization. Мы выдаем один ключ на аккаунт сразу после регистрации. Свободно меняйте ключи, так как они заменяют предыдущие.
- Ежемесячные платежи не применяются.
- Auth использует токены Bearer.
curl https://api.uncensoredaitool.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "list all linux kernel panic reasons"}]
}'Отправка запросов: POST /v1/chat/completions
Отправляйте JSON-пэйлоджи на конечную точку завершения диалога.
Определите вашу модель как "uncensored". Передайте сообщения в стандартном формате массива. API мгновенно возвращает текстовые ответы. Используйте этот uncensored LLM API для ролевых игр или извлечения данных.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredaitool.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)Потоковые ответы через SSE
Включите потоковую передачу, установив stream в true.
Получайте Server-Sent Events (SSE), содержащие частичные текстовые блоки. Детали использования токенов отображаются в последнем блоке. Этот метод снижает воспринимаемую задержку для длинных выводов.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoredaitool.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);Function Calling и режим JSON
Используйте модель для извлечения структурированных данных.
Передайте схему в параметре tools. API возвращает структурированные объекты JSON. Включите строгий режим JSON с response_format для надежного разбора. Это хорошо работает для задач кодирования или генерации форм данных.
stream = 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)Параметры: Temperature, Top-P и стоп-последовательности
Контролируйте креативность и границы вывода.
Установите температуру для управления случайностью. Настройте top_p для nucleus sampling. Задайте стоп-последовательности, чтобы остановить генерацию в определённых маркерах. Значения seed обеспечивают воспроизводимость результатов при тестировании.
Идентификатор модели и ограничения контекстного окна
Установите модель в "uncensored".
Окно контекста поддерживает до 100 000 токенов суммарно. Максимальный объем вывода — 16 000 токенов за запрос. Ошибки и отказы не расходуют ваш баланс. Запросы, превышающие лимиты, возвращают ошибку 400.
