Documentation API

URL de base et authentification

Votre clé API authentifie chaque requête. Nous émettons une clé active par compte, remplaçant la précédente si vous en générez une nouvelle. Utilisez le Authorization header avec le Bearer schéma. L'URL de base de notre claude opus nsfw uncensored le service est https://api.claudeopusnsfwuncensored.com/v1. Nous ne proposons pas d'embeddings ni de génération d'images, uniquement des complétions de texte. Votre clé est affichée immédiatement après l'inscription via Google ou e-mail. Aucun numéro de téléphone n'est requis.

Première demande

Envoyez une requête standard de complétion de chat pour tester la connectivité. Remplacez YOUR_API_KEY avec votre clé réelle. L'ID du modèle est uncensored. Ce point de terminaison renvoie uniquement du texte, sans audio ni vidéo. Vous pouvez ajuster la longueur de l’invite jusqu’à la limite de la fenêtre de contexte. Notre service ne suit pas vos invites à des fins d’apprentissage. Cet appel simple vérifie que votre authentification est correcte.

Intégration du SDK Python

Utilisez le client Python officiel d'OpenAI avec une URL de base personnalisée. Cette approche fonctionne avec notre API LLM uncensored tout comme avec d'autres fournisseurs. Définissez le base_url paramètre à notre point de terminaison. Le nom du modèle reste uncensored. Vous pouvez diffuser les réponses ou les récupérer de manière synchrone. Cette méthode ne nécessite aucune bibliothèque de wrapper. Cela rend votre code portable et simple.

Intégration du SDK Node

Intégrez notre API dans vos applications Node.js à l'aide du client standard. Configurez le baseURL pour pointer vers notre serveur. La clé API va dans le apiKey champ. Cette configuration vous permet de générer du texte sans censure pour du contenu adulte légal. La structure du code est identique à celle du SDK OpenAI. Vous pouvez gérer les erreurs et la logique de nouvelle tentative à l'aide de promesses standard. Cela garantit une intégration fiable.

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. Le serveur envoie des chunks via les Server-Sent Events. Chaque chunk contient du texte partiel et des données d'utilisation de tokens. Le dernier chunk inclut le nombre total de tokens. Cette fonctionnalité réduit la latence perçue pour les réponses longues. Vous pouvez analyser les chunks en temps réel. Le streaming fonctionne avec les clients Python et Node. Il offre une expérience utilisateur plus fluide.

Limites, Erreurs et Contexte

La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens pour l'entrée et la sortie combinées. Chaque requête peut générer jusqu'à 16 000 tokens. Vous êtes limité à 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées par clé. Une erreur 401 signifie que votre clé API est invalide. Une erreur 402 indique un solde insuffisant. Une erreur 429 signale que vous avez dépassé la limite de débit. Les erreurs sont gratuites, vous ne payez pas pour les requêtes échouées. Votre crédit prépayé n'expire jamais.

cURL

Copycurl https://api.claudeopusnsfwuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix syntax error in Python function"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming

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)