API-dokumentation til Uncensored Inference

Base URL og autentificering

Base-URL'en til alle anmodninger er https://api.bestabliteratedllm.com/v1. Denne endpoint fungerer med enhver standard OpenAI SDK ved at opdatere base-URL-konfigurationen. Du autentificerer ved hjælp af en enkelt API-nøgle, der genereres under tilmeldingen. Nøglen giver adgang til den dedikerede uncensored-model uden abonnementsgebyrer eller skjulte månedlige gebyrer.

Inkluder din API-nøgle i Authorization header som en Bearer-token. Hvis nøglen mangler eller er ugyldig, returnerer API'en en 401-fejl. Hver konto har én aktiv nøgle; generering af en ny nøgle erstatter den forrige nøgle øjeblikkeligt.

Chat Completions Endpoint

Send tekstdata til POST /v1/chat/completions endpoint. Systemet returnerer genereret tekst baseret på dit prompt. Brug model-ID'et uncensored til at få adgang til den specifikke store sprogmodel indstillet til ubegrænsede svar. API'et understøtter ikke embeddings, billeder, lyd eller video generering.

Denne direkte tilgang sikrer, at du kun betaler for de tokens, der behandles. Fejl og afvisninger forbruger ingen kredit, hvilket gør det omkostningseffektivt til udvikling. Modellen håndterer lovligt voksent indhold, fiktive fortællinger og kontroversielle emner uden standard indholdsfiltere.

Streaming-svar med SSE

Aktivér streaming ved at indstille stream til true i din anmodning. API'et sender Server-Sent Events (SSE) til real-time tokenlevering. Tokenforbrugsstatistikker vises i den sidste chunk af streamen. Denne metode reducerer den opfattede latens for slutbrugere i chatapplikationer.

Streaming giver din applikation mulighed for at vise delvise svar, mens de genereres. Det giver en glattere brugeroplevelse sammenlignet med at vente på den fulde fuldførelse. Overvåg streamet for den sidste del for at fange præcise token-tællinger til faktureringsformål.

Function Calling og JSON-tilstand

Brug den tools parameter til at aktivere funktion-kald-funktionalitet. Dette giver modellen mulighed for at outputte struktureret data til din applikationslogik. Du kan også håndhæve streng JSON-output ved hjælp af response_format: {"type": "json_object"}. Dette sikrer konsistent parsing til automatiserede workflows.

Funktionkald integreres naturligt med den ufiltrede models ræsonnement. Det fungerer sammen med standard tekstgenerering uden at kræve separate slutpunkter. Definer dine værktøjsskemaer i anmodningspayloaden for at vejlede modellens outputstruktur effektivt.

Parameters and Token Limits

Kontekstvinduet understøtter op til 100.000 tokens for prompt og completion tilsammen. Du kan generere op til 16.000 tokens pr. anmodning ved at indstille max_tokens parameter. Hvis ikke angivet, er standard outputgrænsen 2.048 tokens. Juster temperature og top_p til at kontrollere kreativitet og tilfældighed.

Brug seed for reproducerbare resultater under test. The presence_penalty og frequency_penalty parameters hjælper med at reducere gentagelser. Disse indstillinger giver dig præcis styring over modellens adfærd uden ekstern konfiguration.

Rate Limits og Fejl

Hver API-nøgle giver 300 anmodninger i minuttet og op til 8 samtidige anmodninger. Den maksimale anmodningskropstørrelse er 8 MB. Hvis du overskrider disse grænser, udløses en 429 Too Many Requests-fejl. Hvis din forudbetalte kredit løber tør, returnerer API'en en 402 Payment Required-fejl.

En 401-fejl indikerer en ugyldig eller udløbet API-nøgle. Sørg for, at din nøgle matcher den, der blev genereret ved tilmelding. Kredit udløber ikke, så du kan opfylde via krypto til enhver tid uden at miste din saldo. Fejl forbruger ikke dine forudbetalte tokens.

cURL

Copycurl https://api.bestabliteratedllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the full schema for the chat completion endpoint."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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