API LLM sans censure. Payez par token.
Guide de démarrage rapide API
Faites fonctionner votre API LLM sans censure en quelques minutes avec notre point de terminaison compatible OpenAI. Nous gérons l'infrastructure afin que vous puissiez vous concentrer sur la création d'applications qui répondent sans refus.
https://api.aizonderfilter.com/v1uncensored
Installez le SDK
Commencez par ajouter la bibliothèque cliente officielle aux dépendances de votre projet. Cela garantit la compatibilité avec nos points de terminaison standards et simplifie la gestion des requêtes.
Utilisez votre gestionnaire de paquets préféré pour installer la dernière version. La bibliothèque gère automatiquement l'authentification et la sérialisation.
Cette étape est requise avant d'envoyer des requêtes au serveur.
Configurer l'URL de base et la clé
Pointez votre client vers notre passerelle API dédiée en utilisant l'URL de base fournie. Cela dirige tout le trafic vers l'infrastructure de notre modèle sans censure.
Définissez votre clé API dans la variable d'environnement ou l'objet de configuration. Vous avez reçu cette clé immédiatement après vous être inscrit via Google ou par e-mail.
- URL de base :
https://api.aizonderfilter.com/v1 - En-tête Auth :
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Vérifiez que votre clé fonctionne en consultant l'endpoint des modèles.
Effectuer votre première requête
Envoyez une requête standard de complétion de chat pour recevoir des réponses textuelles brutes et sans filtre. Notre modèle n'applique pas les refus de sécurité standard pour le contenu légal.
Utilisez le uncensored ID du modèle pour toutes les complétions.
L'exemple suivant illustre un appel de génération de texte de base.
curl https://api.aizonderfilter.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Generate python code to parse json"}]
}'Vérifiez la réponse pour le texte généré et les statistiques d’utilisation des tokens.
Activer les Réponses en Streaming
Pour les applications à faible latence, activez le streaming pour recevoir les tokens au fur et à mesure de leur génération. Cela offre une meilleure expérience utilisateur pour les interfaces de chat.
Définissez le paramètre stream sur true dans votre payload de requête.
Le serveur envoie des événements envoyés par le serveur (SSE) contenant des complétions partielles.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.aizonderfilter.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)Agrégez les morceaux pour reconstituer le message complet. Les détails d'utilisation des tokens apparaissent dans le dernier morceau.
Utilisez le mode JSON et les outils
Garantissez une sortie structurée ou activez l'appel de fonctions pour une logique complexe. Utilisez response_format: {"type": "json_object"} pour garantir des réponses JSON valides.
Définissez les outils dans votre requête pour permettre au modèle d'appeler des fonctions externes. Spécifiez tool_choice: "auto" pour une sélection automatique.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.aizonderfilter.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);Analysez les appels d'outils dans la réponse pour exécuter votre logique personnalisée. Cela fonctionne de manière fiable avec notre modèle uncensored.
Limites, Erreurs et Contexte
Surveillez vos limites de consommation pour éviter les interruptions de service. Vous avez droit à 300 requêtes par minute et à 8 requêtes simultanées par clé.
La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 tokens au total. Le débit maximum par requête est de 16 000 tokens.
Gérez couramment les erreurs HTTP de manière appropriée :
- 401 Non autorisé : Votre clé API est invalide ou manquante.
- 402 Paiement requis : Votre crédit prépayé est épuisé. Rechargez avec de la crypto pour continuer.
- 429 Trop de requêtes : Vous avez dépassé la limite de débit. Attendez brièvement avant de réessayer.
Les erreurs ne consomment pas votre solde de crédit.
Streaming
stream = 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)Questions fréquentes
Comment le modèle AI zonder filter gère-t-il la longueur du contexte ?
Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens incluant à la fois le prompt et la complétion. Vous pouvez générer jusqu'à 16 000 tokens en une seule requête, ou 2 048 si vous ne spécifiez pas max_tokens.
Que se passe-t-il si je touche la limite de taux ?
Vous recevrez un code d'état 429. La limite est de 300 requêtes par minute par clé. Réduisez votre concurrence ou attendez brièvement avant d'envoyer plus de requêtes.
L'API LLM sans filtre est-elle compatible avec les clients OpenAI standards ?
Oui, il est entièrement compatible avec OpenAI. Vous devez simplement mettre à jour l'URL de base vers HTTPS://api.aizonderfilter.com/v1 et utiliser l'ID du modèle uncensored pour les complétions.
Sécurisez votre clé API
Inscrivez-vous, récupérez le jeton, mettez à jour l'URL de l'endpoint. La configuration est terminée.
