Model AI bez cenzury do kodowania: Dokumentacja API

Base URL i uwierzytelnianie

Nasze API wykorzystuje strukturę chat-completions OpenAI, co pozwala na użycie istniejących SDK przy minimalnej konfiguracji. Base URL to https://api.uncensoredcodingai.com/v1. Autoryzacja odbywa się za pomocą tokenu Bearer w nagłówku Authorization. Musisz podać swój klucz API dokładnie tak, jak został podany podczas rejestracji; nie ma subskrypcji ani opłat miesięcznych, tylko przedpłacony kredyt rozliczany zgodnie z użyciem.

Ważne: Mimo że model jest bardzo liberalny, nie usuwa wszystkich filtrów. Zawsze obowiązuje twardy limit treści: żądania zawierające treści seksualne z udziałem małoletnich zostaną zablokowane. Wszystkie inne legalne tematy dorosłe, kontrowersyjne lub techniczne są przetwarzane bez odmowy.

Pierwsze zapytanie

Wyślij standardowe żądanie completion czatu, aby wygenerować tekst. ID modelu to uncensored. Jest to model LLM bez cenzury zoptymalizowany pod kątem generowania kodu i zadań technicznych, a nie kopia GPT ani Claude. Model jest uruchamiany na naszych własnych serwerach GPU i jest modelem o otwartych wagach dostrojonym do bezpośrednich odpowiedzi.

Copycurl https://api.uncensoredcodingai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Zamień YOUR_API_KEY na swój właściwy klucz. Odpowiedź będzie zawierać wygenerowany tekst w polu choices[0].message.content. Upewnij się, że Twoje dane mieszczą się w oknie kontekstu 100 000 tokenów.

Integracja z Python SDK

Użyj oficjalnego pakietu openai dla Pythona, aby komunikować się z API. Zainicjuj klienta, podając niestandardowy Base URL oraz swój klucz API. Dzięki temu podejściu możesz wykorzystać istniejące bazy kodu, które już obsługują endpointy kompatybilne z OpenAI.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Ten skrypt wysyła prompt do modelu AI bez cenzury i wypisuje odpowiedź. ID modelu jest ustawione na uncensored. Możesz dostosować parametry temperature i max_tokens, aby kontrolować kreatywność i długość wyjścia. Pamiętaj, że LLM bez cenzury nie ma pamięci poprzednich rozmów, chyba że przekażesz pełną historię w tablicy messages.

Integracja z Node SDK

Dla projektów JavaScript i TypeScript użyj pakietu Node openai. Skonfiguruj klienta z zmiennymi środowiskowymi lub bezpośrednimi wartościami baseUrl i apiKey.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Ten przykład tworzy żądanie completion czatu przy użyciu modelu uncensored. Obiekt odpowiedzi zawiera wygenerowany tekst. Możesz obsłużyć błędy i kody statusu bezpośrednio w logice aplikacji Node.js. Ta metoda jest idealna dla usług backendowych lub funkcji serverless, które muszą generować kod lub tekst na żądanie.

Strumieniowanie odpowiedzi

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w swoim zapytaniu. API zwraca strumień Server-Sent Events (SSE), pozwalając na wyświetlanie wyjścia w miarę jego generowania. Jest to przydatne dla dużych bloków kodu lub długich wyjaśnień.

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)

Przetwarzaj fragmenty strumienia, gdy nadejdą. Każdy fragment zawiera częściowy tekst, który możesz dołączyć do interfejsu użytkownika lub zalogować. Strumieniowanie zmniejsza postrzeganą latencję dla użytkownika, ponieważ widzi on postęp natychmiast. Całkowity czas odpowiedzi nadal zależy od prędkości wnioskowania modelu i długości wyjścia.

Ograniczenia, błędy i kontekst

Twój klucz API jest ograniczony do 300 zapytań na minutę. Jeśli przekroczysz ten limit, otrzymasz błąd 429 Too Many Requests. Rozmiar ciała zapytania jest ograniczony do 8 MB. Błędy uwierzytelniania zwracają status 401, jeśli klucz jest nieprawidłowy. Błędy rozliczeniowe zwracają status 402, jeśli Twój przedpłacony kredyt został wyczerpany; doładuj od 10 USD, aby przywrócić usługę.

Model obsługuje okno kontekstu 100k (prompt + completion). Upewnij się, że Twoje dane mieszczą się w tym limicie. Jeśli potrzebujesz więcej kontekstu, być może będziesz musiał zarządzać obcinaniem w logice swojej aplikacji. Model AI bez cenzury do kodowania jest zaprojektowany pod kątem niezawodności, więc monitoruj swoje zużycie, aby uniknąć przerw.