Documentation de l'API pour le modèle sans censure

URL de base et authentification

Commencez par définir l'URL de base sur HTTPS://api.storyuncensored.com/v1 et ajoutez votre clé API à l'en-tête Authorization.

Inscrivez-vous avec Google ou e-mail pour recevoir une clé instantanément. Utilisez l'en-tête Authorization: Bearer YOUR_API_KEY pour chaque requête.

Première demande

Faites une requête POST vers /v1/chat/completions avec le modèle défini sur uncensored.

Envoyez votre prompt système et vos messages utilisateur pour commencer.

Copycurl https://api.storyuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a summary of chapter five focusing on plot points"}]
  }'

Exemple SDK Python

Utilisez le SDK Python officiel d'OpenAI pour interagir avec l'API.

Définissez base_url sur notre point de terminaison et la clé API dans la configuration de votre client.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Exemple de SDK Node.js

Initialisez le client OpenAI en Node.js avec notre URL de base.

Passez l'ID du modèle uncensored à la méthode chat.completions.create.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Réponses en streaming avec SSE

Activez le streaming en définissant stream: true dans le corps de votre requête.

Recevez des mises à jour token par token via les Server-Sent Events. Le dernier chunk inclut les données d'utilisation.

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)

Limites, erreurs et fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 tokens au total. Gérez les erreurs 401 pour les clés invalides, 402 pour l'absence de crédit et 429 pour les limites de débit.

La sortie max est de 16 000 tokens par requête. La limite de débit est de 300 requêtes par minute.