Начало работы с API Uncensored LLM Online

Базовый URL и аутентификация

API онлайн-модели без цензуры использует стандартные эндпоинты, совместимые с OpenAI. Настройте клиент на базовый URL https://api.uncensoredllmonline.com/v1. Аутентификация осуществляется через заголовок Authorization с API-ключом. Вы можете сгенерировать ключ на странице Получить API-ключ, указав только email и пароль. Ключ отображается сразу после регистрации. Для начала не нужен номер телефона или кредитная карта. На аккаунте есть один активный ключ, который можно перегенерировать в любое время, чтобы отозвать доступ у старого. Храните ключ в безопасности, так как он обеспечивает прямой доступ к вашему предоплаченному балансу.

Эндпоинт чат-дополнений

Отправляйте текст в онлайн-модель без цензуры, отправляя запрос на POST /v1/chat/completions. Этот эндпоинт принимает список сообщений и возвращает ответ модели. Идентификатор модели для использования — uncensored. Это модель с открытыми весами, настроенная на ответы без отказов по контенту для законного использования взрослыми. Это не GPT, Claude или модель другого вендора. API возвращает возможности генерации сырого текста, подходящие для пользовательских интеграций. Используйте следующую команду cURL для тестирования базового запроса:

Copycurl https://api.uncensoredllmonline.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."}]
  }'

Тело запроса должно включать идентификатор модели и историю ваших сообщений. Убедитесь, что ваш клиент отправляет заголовок Authorization: Bearer <your-key>. В ответе будет сгенерированный текст, который вы можете распарсить и использовать в логике вашего приложения.

Интеграция Python SDK

Используйте официальный Python SDK от OpenAI для взаимодействия с AI-моделью без цензуры. Установите base_url и api_key при инициализации клиента. Это позволяет использовать знакомые методы, такие как chat.completions.create. Следующий пример демонстрирует, как инициализировать клиент и отправить простой запрос:

Copyfrom openai import OpenAI

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

Этот подход позволяет использовать существующие структуры кода при переходе на онлайн-модель без цензуры. SDK автоматически выполняет сериализацию JSON и парсинг ответов. Помните, что идентификатор модели должен быть установлен в uncensored, чтобы убедиться, что вы обращаетесь к правильному эндпоинту. Этот метод идеален для разработчиков, которые хотят минимизировать шаблонный код.

Интеграция Node SDK

Для проектов на JavaScript или TypeScript Node SDK от OpenAI работает бесшовно с нашим API. Инициализируйте клиент, указав API-ключ и правильный базовый URL. Эндпоинт поддерживает стандартные чат-дополнения, что упрощает интеграцию в веб-приложения или серверлесс-функции. Вот как настроить клиент:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Передайте массив сообщений и идентификатор модели uncensored в функцию завершения. В ответе будет сгенерированный текст. Эта интеграция подходит для разработчиков, которым нужно внедрить генерацию текста без цензуры в приложения Node.js. Убедитесь, что вы правильно обрабатываете ошибки, так как API может вернуть ошибки лимита запросов или исчерпания баланса.

Потоковые ответы (SSE)

Включите генерацию текста в реальном времени, установив stream: true в запросе. API возвращает Server-Sent Events (SSE), доставляя ответ токен за токеном. Это полезно для интерфейсов чата или приложений, где важна задержка. Используйте следующий пример для реализации потоковой передачи:

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)

Читайте из потока по мере поступления токенов. API онлайн-модели без цензуры поддерживает это нативно. Потоковая передача снижает воспринимаемую задержку для конечных пользователей. Обратите внимание, что потоковая передача потребляет такое же количество токенов, что и непотоковые запросы. Каждый токен оплачивается в соответствии с вашим предоплаченным балансом.

Лимиты запросов и контекстное окно

API онлайн-модели без цензуры устанавливает лимит в 300 запросов в минуту на ключ. Максимальный размер тела запроса составляет 8 МБ. Размер контекстного окна — 100 000 токенов, включая промпт и дополнение. Если вы превысите лимит запросов, API вернет ошибку 429. Если ваш предоплаченный баланс исчерпан, вы получите ошибку 402. Неверный или просроченный ключ приведет к ошибке 401. Эти лимиты обеспечивают справедливое использование для всех разработчиков. Предоплаченный баланс по модели оплаты по факту использования не сгорает, поэтому вы можете использовать его, когда вам нужно.