Börja med vår obegränsade API

Bas URL och autentisering setup

Pekad ut ditt SDK mot vår slutpunkt och ange din nyckel i auktoriseringsheadern. Vi tillhandahåller en enda, värdhostad bas-URL som fungerar med alla standard OpenAI-kompatibla klienter. Du får en aktiv nyckel per konto, och registreringen tar sekunder via Google eller e-post utan att kräva ett telefonnummer. Din nyckel ger omedelbar åtkomst till modellen utan censur vid skapandet.

Autentiseringen bygger på standard Bearer-tokens. Om du skickar en ogiltig nyckel returnerar API:et ett 401-fel. Du kan generera en ny nyckel när som helst, och den gamla slutar fungera omedelbart. Denna design håller din användning privat och din åtkomst enkel.

Du behöver inte hantera flera modellversioner eller oroa dig för opaca routningslösningar. Slutpunkten serverar en specifik stor språkmodell optimerad för vuxet innehåll och brist på avslag. Håll din nyckel säker, eftersom det är det enda sättet att komma åt din förbetalda kredit.

Slutpunkt för chattkomplettering (POST /v1/chat_completions)

Skicka dina prompts till chattkompletteringsslutpunkten för att få textsvar. Detta är den kärninteraktionsmetoden för vårt API. Du strukturerar din begäran med ett systemmeddelande för att sätta beteende och användarmeddelanden för din faktiska fråga. Modellen bearbetar indata och returnerar ett text svar.

Vårt API är strikt med vad det gör. Vi stöder inte inbäddningar, bildgenerering eller ljudbearbetning. Du får text in och text ut. Kontextrutan stöder 100,000 tokens för både prompt och komplettering tillsammans. Detta möjliggör långa konversationer eller bearbetning av stora dokument.

Håll dina begäranden rena och strukturerade. Slutpunkten förväntar sig ett specifikt JSON-format. Om du skickar fel datatyp får du ett fel. Vi hanterar tunga beräkningar av inferens på våra egna servrar.

Exempel på integration av Python SDK

Använd det officiella Python-SDK:et för att interagera med vårt API enkelt. Koden nedan visar hur du initierar klienten med vår bas-URL och din nyckel. Du kan sedan anropa chattkompletteringsfunktionen med dina meddelanden.

Denna konfiguration fungerar eftersom vårt API är helt OpenAI-kompatibelt. Du behöver ingen anpassad klientbibliotek. Uppdatera bara bas-URL:en och ditt API-nyckel. Resten av SDK:ns funktioner förblir desamma. Detta gör migration från andra leverantörer enkel om du behöver byta senare.

Vi rekommenderar att använda den senaste versionen av SDK:et för bästa upplevelse. Biblioteket hanterar omförsök och JSON-parserning åt dig. Du behöver bara fokusera på din promptlogik och modellparametrar.

Node SDK-integrationsexempel

Integrera med Node.js med standard npm-paketet. Strukturen speglar Python-exemplet. Du ställer in bas-URL till vår slutpunkt och anger din API-nyckel. Detta säkerställer kompatibilitet med befintliga Node.js-applikationer.

Node SDK hanterar HTTP-begäranden automatiskt. Du skickar messages-arrayen och tar emot response-objektet. Detta inkluderar innehållet i den genererade texten. Du kan sedan bearbeta denna text i din applikationslogik.

Kom ihåg att vi endast stödjer textkomplettering. Förvänta dig inte bild- eller ljuddata i svaret. SDK:n kommer att parsas JSON-svaret och ge dig tillgång till texten. Denna konsistens över språk förenklar din utvecklingsprocess.

Strömsvaren och tokenanvändning

Aktivera strömning för att ta emot svaret token för token. Detta ger en snabbare upplevd latens för dina användare. Du kan visa texten när den genereras istället för att vänta på hela svaret. Detta är avgörande för chattgränssnitt.

Den sista biten av strömmen innehåller statistik över tokenanvändning. Du kan använda denna data för att spåra dina kostnader och övervaka ditt kontobalans. Strömning ändrar inte prissättningsmodellen. Du betalar fortfarande per token som används.

Vårt API stöder server-sent events för strömning. SDK:et hanterar eventparsning. Du behöver bara ställa in stream-parametern till true. Detta fungerar med både Python- och Node-klienter. Det är det rekommenderade sättet att bygga interaktiva applikationer.

Gränser, fel och modellinformation

Förstå dina hastighetsbegränsningar och potentiella fel för att bygga en robust applikation. Du är begränsad till 300 begäranden per minut och 8 samtidiga begäranden per nyckel. Begäranskroppens storlek är begränsad till 8 MB. Om du överskrider dessa gränser får du ett 429-fel. Du kan implementera exponentiell backoff för att hantera detta smidigt.

Vanliga fel inkluderar 401 för ogiltiga nycklar och 402 för otillräcklig kredit. Om du tar slut på kredit måste du ladda upp via krypto för att fortsätta. Fel och refuseringar är gratis, så du betalar inte för misslyckade förfrågningar. Modellen vägrar bara sexuellt innehåll som involverar minderåriga, vilket är en hard limit.

Du kan kontrollera tillgängliga modeller via GET /v1/models-slutpunkten. Detta returnerar det enda uncensored-modells-ID:et. Vi erbjuder inte flera modeller eller routing. Denna enkelhet minskar komplexitet och säkerställer konsekvent beteende. Din förbetalda kredit löper aldrig ut, så du kan pausa användningen utan att förlora medel.

cURL

Copycurl https://api.keyapiunlimited.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the python libraries for web scraping"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Strömning

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)