Быстрый старт GPT Unfiltered API

Установка и настройка

Начните с генерации вашего API-ключа на панели управления. Вы можете войти через Google или использовать электронную почту и пароль, и ключ отобразится сразу. Используйте официальные SDK для любого языка; им нужны только базовый URL и ваш ключ. Это работает с любым клиентом, совместимым с OpenAI, потому что мы следуем стандартному интерфейсу.

• Базовый URL: https://api.gptunfiltered.cc/v1
• Идентификатор модели: uncensored
• Аутентификация: Bearer-токен через API-ключ

Отправка первого запроса

Отправьте простое завершение текста, чтобы проверить подключение. Используйте POST Метод в конечной точке завершения чата с вашим идентификатором модели. Ответ возвращает обычный текст без отказов в содержании для законного использования взрослыми.

Вот стандартная команда cURL для проверки вашей настройки.

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"}]
  }'

Ответ включает сгенерированный текст и статистику использования токенов. Теперь вы можете интегрировать это в логику вашего приложения.

Потоковые ответы

Включите потоковую передачу, чтобы получать токены в реальном времени. Установите параметр stream в true в теле вашего запроса. API возвращает события, отправляемые сервером (SSE) для вывода с низкой задержкой.

Используйте этот фрагмент кода на Python для эффективной обработки потока.

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)

Каждый чанк содержит частичный текст и данные об использовании. Собирайте чанки для восстановления полного ответа. Этот подход снижает воспринимаемую задержку для конечных пользователей.

Поддержка Function Calling

Передайте инструменты модели для структурированных действий. Определите схему своей функции в массиве tools. Модель возвращает вызовы инструментов, когда это уместно.

Вот как настроить вызов функций в 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);

Обработка вызовов инструментов в коде вашего приложения. Выполните функцию и отправьте результат обратно модели при необходимости. Это позволяет создавать сложные рабочие процессы без ручного разбора данных.

Режим JSON

Принудительно формируйте вывод в строгом формате JSON. Установите параметр response_format в json_object. Это гарантирует, что модель вернет корректный JSON без обертки в виде markdown.

Используйте эту конфигурацию для надежной парсинга в вашем бэкенде.

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)

Ответ содержит только объект JSON. Обрабатывайте ошибки парсинга gracefully в случае крайних случаев. Этот режим идеален для API-интеграций, требующих структурированные данные.

Лимиты запросов и стоимость

Отслеживайте использование, чтобы избежать прерывания службы. Лимит составляет 300 запросов в минуту на ключ. Вы можете выполнять 8 параллельных запросов одновременно. Размер тела запроса ограничен 8 МБ.

Цены прозрачны и зависят от токенов. Входные токены стоят $0.15 за миллион. Выходные токены стоят $0.50 за миллион. Ошибки и отказы бесплатны. Используйте предоплаченные кредиты без срока действия. Увеличьте сумму пополнения для получения бонусных кредитов.

Параметры и настройки

Настройте поведение модели с помощью стандартных параметров. Используйте temperature для управления случайностью. Установите top_p для nucleus sampling. Определите последовательности остановки, чтобы прервать генерацию досрочно.

Вы также можете установить seed для воспроизводимых выводов. Настройте presence_penalty и frequency_penalty, чтобы повлиять на повторение токенов. Эти настройки позволяют тонко настраивать стиль и точность модели.

Контекстное окно и ограничения

Модель поддерживает контекстное окно на 100 000 токенов. Оно включает как промпт, так и ответ. Максимальный объем вывода составляет 16 000 токенов за запрос. Если не установить max_tokens, значение по умолчанию равно 2 048 токенам.

Это большое окно позволяет обрабатывать длинные документы. Вы можете передавать длинные разговоры или большие базы кода. Следите за использованием токенов, чтобы оставаться в пределах лимитов.