Guide de prise en main API IA sans censure

Authentification et configuration de l'URL de base

Configurez votre client avec l'URL de base et la clé API fournies pour vous connecter directement à notre point de terminaison hébergé. Vous recevez une clé active unique immédiatement après vous être inscrit via Google ou e-mail, sans numéro de téléphone requis. L'URL de base est HTTPS://api.uncensoreddolphinopenrouter.com/v1 et l'identifiant du modèle est « uncensored ». Cette configuration fonctionne avec n'importe quel client compatible OpenAI en modifiant simplement le base_url et en fournissant votre clé API dans l'en-tête Authorization. Aucun abonnement mensuel ni routage complexe n'est impliqué, juste un accès direct au modèle.

Envoi de votre première complétion de chat

Faites une requête POST vers le point de terminaison des complétions de chat pour générer des réponses textuelles à partir du modèle uncensored. Vous pouvez envoyer des prompts simples ou des messages structurés en utilisant le format standard OpenAI. L'API renvoie une réponse textuelle directe sans refus de sécurité supplémentaires pour le contenu adulte licite. Assurez-vous d'inclure le champ model défini sur "uncensored" dans le corps de votre requête. Ce point de terminaison prend en charge uniquement les complétions de chat, pas les embeddings ou la génération d'images. Vous pouvez commencer les tests immédiatement avec votre crédit d'essai ou votre solde payant.

Utilisation du SDK Python

Initialisez le client OpenAI avec votre URL de base et votre clé API pour envoyer des requêtes de manière programmatique. Cette approche vous permet d'intégrer le LLM uncensored dans vos applications Python existantes avec des modifications de code minimales. Définissez l'URL de base sur notre point de terminaison hébergé et transmettez votre clé API pour l'authentification. Le client gérera les requêtes HTTP et renverra l'objet de réponse pour un traitement ultérieur. Vous pouvez ajuster des paramètres comme la température et le top_p pour contrôler le style de sortie. Cette méthode est idéale pour créer des interfaces personnalisées ou automatiser des workflows.

Utilisation du SDK Node

Configurez le client OpenAI Node avec l'URL de base spécifique et votre clé API pour interagir avec l'API. Cela permet une intégration transparente dans les applications Node.js en utilisant des modèles SDK familiers. Pointez le client vers HTTPS://api.uncensoreddolphinopenrouter.com/v1 et fournissez votre clé pour l'authentification. Vous pouvez ensuite appeler la méthode de complétion de chat avec vos paramètres souhaités. La réponse inclut le texte généré et les statistiques d'utilisation des tokens. Cette configuration est parfaite pour les applications côté serveur ou les services backend nécessitant une génération de texte sans censure.

Gestion des réponses en streaming

Activez le streaming en définissant le paramètre stream à true dans votre requête pour recevoir des mises à jour de jetons en temps réel. L'API renvoie des Server-Sent Events (SSE) pour un retour immédiat à mesure que les jetons sont générés. Chaque fragment contient du texte partiel et des données d'utilisation dans le dernier fragment. Cette approche réduit la latence perçue pour les utilisateurs en affichant la sortie de manière progressive. Vous pouvez analyser le flux SSE pour mettre à jour votre interface utilisateur en temps réel. Le streaming est pris en charge pour toutes les requêtes de complétion de chat, y compris celles avec appel de fonction ou mode JSON.

Comprendre les limites et les coûts des tokens

La fenêtre de contexte prend en charge jusqu'à 100 000 tokens, combinant prompt et complétion, avec une sortie maximale de 16 000 tokens par requête. Le tarif est de $0.15 par 1M de tokens en entrée et de $0.50 par 1M de tokens en sortie, facturés uniquement pour l'utilisation réelle. Les erreurs et les refus ne génèrent aucun coût, garantissant que vous ne payez que pour les complétions réussies. Le crédit prépayé n'expire jamais, et vous pouvez recharger avec des cryptomonnaies à partir de $20. Ce modèle de tarification transparent vous aide à gérer vos coûts efficacement sans frais cachés.

Limites de taux et concurrence

Chaque clé API est limitée à 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées pour garantir des performances stables. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo, ce qui prend en charge les grandes fenêtres de contexte. Si vous dépassez ces limites, vous recevrez une erreur 429 indiquant que la limite de taux est dépassée. Vous pouvez générer une nouvelle clé pour remplacer une clé existante, car une seule clé est active par compte. Ces limites empêchent les abus tout en maintenant une haute disponibilité. Surveillez votre utilisation pour rester dans ces limites pour des performances optimales.

cURL

Copycurl https://api.uncensoreddolphinopenrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List five key differences between python and rust"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoreddolphinopenrouter.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.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoreddolphinopenrouter.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

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)

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