Uncensureret Chat Completions API-dokumentation

Base URL og autentificering

Start hvert forespørgsel ved at pege dit SDK på vores base-URL og vedhæfte din nøgle. Vi bruger standard header-autentificering, så eksisterende klienter fungerer uden ændringer. Din nøgle giver adgang til den ubegrænsede model til lovligt voksenindhold og ubegrænset kreativt arbejde.

• Base URL: https://api.grokaiapikey.com/v1
• Header: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Generér din nøgle øjeblikkeligt via Google- eller e-mail-login. Intet telefonnummer påkrævet. Nøglen er unik pr. konto, og generering af en ny nøgle erstatter den gamle aktive nøgle med det samme.

Første anmodning

Send din første completion ved hjælp af standard chat-completions endpoint. Denne enkle POST-request demonstrerer, hvordan du interagerer med modellen til tekstgenerering. Du kan erstatte systemprompten for at definere personaen eller adfærden.

Sørg for, at din request body indeholder den model felt sat til uncensored. API'en returnerer et standard JSON-svar, der indeholder den genererede tekst og tokenforbrugsstatistikker.

Python SDK-integration

Brug det officielle OpenAI Python-bibliotek til at integrere vores API i dine projekter. Denne tilgang kræver minimale kodeændringer, hvis du migrerer fra andre udbydere. Indstil base URL til vores endpoint, og angiv din API-nøgle.

Klienten håndterer autentificering og serialisering automatisk. Du kan sende flere beskeder i historikken for at opretholde kontekst. Denne metode er ideel til backend-tjenester og skriptede workflows.

Node SDK-integration

Implementér API'et i Node.js ved hjælp af standard OpenAI SDK-pakken. Denne opsætning fungerer sømløst med JavaScript- og TypeScript-projekter. Konfigurer klienten med vores base-URL og din hemmelige nøgle.

SDK'en styrer request-lifecycle og response-parsing. Du kan nemt tilføje fejlhåndtering til netværksproblemer eller ugyldige requests. Denne mønster er perfekt til webservere og real-time-applikationer.

Streaming og Token-forbrug

Aktivér streaming for realtidslevering af tokens til dine brugere. Denne funktion reducerer den opfattede forsinkelse ved at sende data, mens de genereres. SDK'et håndterer hændelsesstrømmen og opdaterer dit interface inkrementelt.

Tokenforbrugsdetaljer vises i den sidste chunk af streamet. Dette giver dig mulighed for at spore omkostninger præcist uden ekstra API-kald. Streaming understøttes til alle standardanmodninger.

Begrænsninger, fejl og kontekst

Din konto er underlagt specifikke hastighedsbegrænsninger og kontekstbegrænsninger. Modellen understøtter et kontekstvindue på 100.000 tokens til både prompt og completion kombineret. Du kan indstille et maksimum output på 16.000 tokens pr. anmodning.

Almindelige fejl inkluderer 401 for ugyldige nøgler, 402 når kredit løber tør og 429 for hastighedsbegrænsninger. Hastighedsgrænsen er 300 anmodninger i minuttet per nøgle. Feil forbruger ikke din forudbetalte kredit, hvilket sikrer, at du kun betaler for succesfulde genereringer.

cURL

Copycurl https://api.grokaiapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of ten common unix commands with brief descriptions"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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