GPT Unfiltered API Quickstart

Instalare și configurare

Începeți prin a genera cheia API pe panoul de control. Vă puteți conecta cu Google sau puteți utiliza un e-mail și o parolă, iar cheia se afișează imediat. Utilizați SDK-urile oficiale pentru orice limbaj; acestea necesită doar URL-ul de bază și cheia dvs. Acest lucru funcționează cu orice client compatibil cu OpenAI deoarece respectăm interfața standard.

• URL de bază: https://api.gptunfiltered.cc/v1
• ID Model: uncensored
• Autentificare: token Bearer prin cheia API

Trimiterea primei cereri

Trimiteți o completare text simplă pentru a testa conexiunea. Utilizați POST metodă pe endpoint-ul de completări chat cu ID-ul modelului tău. Răspunsul returnează text simplu fără nicio refuzare de conținut pentru uz adult legal.

Iată comanda cURL standard pentru a verifica configurația ta.

Copycurl https://api.gptunfiltered.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all python standard library modules"}]
  }'

Răspunsul include statistici de utilizare a tokenilor și textul generat. Poți integra acum acest lucru în logica aplicației tale.

Răspunsuri în streaming

Activați streaming-ul pentru a primi tokeni în timp real. Setează parametrul stream la true în corpul cererii tale. API-ul returnează Server-Sent Events (SSE) pentru output cu latență redusă.

Utilizați acest fragment Python pentru a gestiona eficient streaming-ul.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Fiecare fragment conține text parțial și date de utilizare. Colectează fragmentele pentru a reconstrui răspunsul complet. Această abordare reduce latența percepută pentru utilizatorii finali.

Suport pentru apelarea funcțiilor

Pasați tools către model pentru acțiuni structurate. Definiți schema funcției în array-ul tools. Modelul returnează apeluri de instrumente când este cazul.

Iată cum să configurezi function calling în Node.js.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Procesează apelurile de instrumente din logica aplicației tale. Trimite output-ul instrumentului înapoi la model dacă este necesar. Acest lucru permite fluxuri de lucru complexe fără parsare manuală.

Mod JSON

Forțează output-ul într-un format JSON strict. Setează parametrul response_format la json_object. Acest lucru asigură că modelul returnează JSON valid fără wrapper-uri markdown.

Folosește această configurație pentru o analiză fiabilă în backend-ul tău.

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)

Răspunsul conține doar obiectul JSON. Gestionează erorile de analizare cu grijă în cazul cazurilor limită. Acest mod este ideal pentru integrările API care necesită date structurate.

Limite de rată și costuri

Monitorizați-vă utilizarea pentru a evita întreruperile serviciului. Limita este de 300 de cereri pe minut pe cheie. Puteți avea 8 cereri concurente în orice moment. Dimensiunea corpului cererii este limitată la 8 MB.

Tarifele sunt transparente și pe bază de tokeni. Tokenii de intrare costă $0.15 per milion. Tokenii de ieșire costă $0.50 per milion. Erorile și refuzurile sunt gratuite. Folosește credit preplătit fără expirare. Actualizează completarea de sold pentru credite bonus.

Parametri și setări

Ajustați comportamentul modelului folosind parametri standard. Utilizați temperatura pentru a controla aleatorietatea. Setați top_p pentru eșantionarea nucleu. Definiți secvențe de oprire pentru a opri generarea devreme.

Puteți, de asemenea, să setați seed pentru ieșiri reproducibile. Ajustați presence_penalty și frequency_penalty pentru a influența repetarea tokenurilor. Aceste setări permit rafinarea stilului și a acurateței modelului.

Fereastră de Context și Constrângeri

Modelul suportă o fereastră de context de 100.000 de tokeni. Acest lucru include atât promptul, cât și completarea. Outputul maxim este de 16.000 de tokeni per solicitare. Dacă nu setați max_tokens, valoarea implicită este de 2.048 de tokeni.

Această fereastră mare permite procesarea extensivă a documentelor. Poți transmite conversații lungi sau baze de cod mari. Monitorizează-ți utilizarea de tokeni pentru a rămâne în limite.