Documentation API

URL de base et authentification

L'URL de base du uncensored llm est https://api.obliteratedmodels.com/v1. Vous vous authentifiez en transmettant votre clé API dans le Authorization header. Chaque requête doit inclure cette clé pour valider votre crédit prépayé. Le système rejette les clés invalides avec un 401 erreur. Cela garantit que seuls les comptes autorisés peuvent consommer des tokens.

Guide de démarrage rapide : Première requête

Effectuez votre première requête pour tester le point de terminaison. Envoyez une invite simple pour générer du texte sans filtres de contenu. La commande curl suivante illustre la structure de base.

Copycurl https://api.obliteratedmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List all active ports on the server"}]
  }'

Attendez une réponse JSON contenant le texte généré. Cela confirme que l'API est en ligne et que votre crédit est actif.

Intégration du SDK Python

Utilisez le SDK Python officiel d'OpenAI pour un accès programmatique. Définissez le base_url à notre point de terminaison et fournissez votre clé. L'ID du modèle est uncensored. Cette approche gère automatiquement les nouvelles tentatives et l'analyse JSON.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Appel chat.completions.create() avec votre invite. L'objet de réponse contient directement le contenu généré.

Installation du SDK Node.js

Initialiser le client avec la même URL de base. Transmettez votre clé API en tant que jeton porteur. Le SDK Node reflète la structure Python pour la cohérence.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Invoquez le point de terminaison de complétion avec les paramètres souhaités. Cette méthode fonctionne bien pour les intégrations côté serveur et les applications web.

Réponses en streaming (SSE)

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie des événements envoyés par le serveur (SSE) jeton par jeton. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues. Les détails d'utilisation des jetons apparaissent dans le dernier fragment.

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)

Analysez le flux SSE pour afficher le texte en temps réel. C'est idéal pour les interfaces de chat et les tableaux de bord en direct.

Limites de débit et contraintes

Vous êtes limité à 300 requêtes par minute et 8 connexions simultanées par clé. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo. Le dépassement de ces limites déclenche un 429 erreur. La prise en charge de la fenêtre de contexte est de 100 000 tokens au total. Si vous manquez de crédit, vous recevez un 402 erreur. Ces limites garantissent une utilisation équitable pour tous les utilisateurs prépayés.