Documentation API

Démarrage rapide : Votre première requête

L'API LLM sans censure utilise la norme POST /v1/chat/completions point de terminaison. Pointez votre client vers l'URL de base et incluez votre clé. L'identifiant du modèle est uncensored. Cela fonctionne avec n'importe quel SDK compatible OpenAI.

Envoyez un simple message pour vérifier la connectivité. Le service renvoie du texte directement. Les erreurs comme 401 indiquent une clé invalide. Utilisez le code fourni pour tester votre configuration.

Authentification et clés API

Les clés API sont émises immédiatement lors de l'inscription via Google ou l'e-mail. Transmettez la clé dans le Authorization: Bearer <key> header. Une clé active existe par compte ; générer une nouvelle clé remplace l'ancienne. La limite est de 300 requêtes par minute.

Points de terminaison : /v1/chat/completions et /v1/models

Utiliser GET /v1/models à vérifier la disponibilité. Envoyez du texte à POST /v1/chat/completions. L'URL de base est https://api.abliteratedaionline.com/v1. Aucun point de terminaison d'embedding ou d'image n'existe. Les requêtes sont texte en entrée, texte en sortie.

Paramètres : Température, Top P et plus

Contrôlez la créativité avec temperature et top_p. Définissez stop séquences pour des coupures nettes. Utilisez seed pour la reproductibilité. Le mode JSON nécessite response_format défini à json_object. Ajustez les pénalités de fréquence et de présence.

Réponses en streaming avec SSE

Activez le streaming en définissant stream à true. Les jetons arrivent via des événements envoyés par le serveur. Les détails d'utilisation des jetons apparaissent dans le dernier fragment. Cette méthode réduit la latence perçue pour les sorties longues.

Gestion des erreurs et limites de débit

Gérez 401 pour les mauvaises clés et 402 pour le crédit insuffisant. 429 indique les limites de débit. La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. La sortie maximale est de 16 000 tokens. Les erreurs et les refus ne consomment aucun crédit.

Capacités du modèle : Fenêtre de contexte et tokens max

Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens. Cela inclut à la fois l'invite et la complétion. Le nombre maximum de tokens générés par requête est de 16 000. Le nombre maximum de tokens par défaut est de 2 048. Cela permet de conserver un historique de conversation étendu.

cURL

Copycurl https://api.abliteratedaionline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "fix the syntax error in this python loop"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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