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Documentation API
Commencez à développer avec l'API LLM sans censure en quelques minutes. Utilisez les mêmes points de terminaison compatibles OpenAI pour envoyer du texte et obtenir du texte brut et non filtré en sortie.
Authentification et clés
Obtenez votre clé API immédiatement après l'inscription. La plateforme utilise une clé active unique par compte, délivrée via une connexion Google ou e-mail sans vérification par téléphone. Transmettez cette clé dans le Authorization en-tête en tant que jeton Bearer. Chaque requête valide les identifiants avant de traiter les jetons. Les clés perdues génèrent un remplacement qui invalide immédiatement la précédente.
curl https://api.mostunhingedai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Send my invoice for 50k tokens"}]
}'Gardez votre clé en sécurité. Le format de l'en-tête suit les conventions standard utilisées par les principaux SDK. Aucun préfixe ou portée spécial n'est requis pour la complétion de texte de base.
Point de terminaison des complétions de chat
Envoyer des messages à POST /v1/chat/completions pour l'inférence. L'URL de base est https://api.mostunhingedai.com/v1. Les requêtes acceptent des tableaux de messages standard avec role et content champs. L'identifiant du modèle est uncensored. Vous recevez des réponses textuelles sans refus de contenu pour les matériaux adultes licites. Les erreurs comme les clés manquantes renvoient des codes d'état 401.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.mostunhingedai.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)Les fenêtres de contexte contiennent 100 000 jetons au total. Les limites de sortie sont par défaut de 2 048 jetons sauf si vous spécifiez une valeur plus élevée max_tokens la valeur jusqu'à 16 000. Les jetons d'entrée et de sortie sont déduits de votre solde prépayé.
Point de terminaison des modèles
Interrogez les modèles disponibles via GET /v1/models. Ce point de terminaison renvoie des métadonnées sur le modèle hébergé unique. Il confirme l’ID uncensored et ses capacités. Aucun autre modèle n'existe dans cette instance. Utilisez ce point de terminaison pour vérifier la connectivité avant d'envoyer des charges lourdes.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.mostunhingedai.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);La réponse inclut des champs compatibles avec OpenAI standard. Vous pouvez analyser l'ID du modèle de manière programmatique pour garantir la compatibilité avec votre logique de routage. Ce point de terminaison nécessite une authentification mais renvoie des données instantanément.
Paramètres et paramètres
Maîtrisez le comportement de génération avec des paramètres standards. Utilisez temperature pour l'aléatoire et top_p pour l'échantillonnage par noyau. Définissez seed pour des sorties reproductibles lors du débogage. Le stop le paramètre arrête la génération à des chaînes spécifiques. Ajustez presence_penalty et frequency_penalty pour réduire les répétitions.
Ces paramètres affectent directement la puissance d’inférence brute. Aucun filtre caché ne modifie ces valeurs. Vous conservez un contrôle total sur la distribution des sorties. Les valeurs par défaut correspondent aux normes industrielles courantes pour la stabilité.
Réponses en streaming
Activer la livraison de jetons en temps réel en définissant stream: true. L'API retourne des Server-Sent Events (SSE). Chaque chunk contient du texte partiel et des statistiques d'utilisation. Le dernier chunk inclit le nombre total de tokens pour la requête. Analysez le choices tableau dans chaque objet delta.
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)Le streaming réduit la latence perçue pour les réponses longues. Mettez en mémoire tampon les chunks dans votre application cliente. Le format SSE assure une livraison fiable même sur des connexions instables. Les mises à jour d'utilisation des tokens reflètent la consommation réelle avec précision.
Limites, erreurs et contexte
Respectez la limite de débit de 300 requêtes par minute par clé. La concurrence est limitée à 8 requêtes simultanées. Les corps de requête doivent rester inférieurs à 8 Mo. Un statut 429 indique que vous avez dépassé ces limites. Attendez et réessayez avec un backoff exponentiel.
Les erreurs comportent des codes spécifiques. 401 signifie que votre clé est invalide. 402 signale un crédit prépayé insuffisant. Les remboursements ne sont pas disponibles pour les jetons consommés, mais le crédit inutilisé n'expire jamais. La fenêtre de contexte de 100,000 jetons inclut à la fois les jetons de prompt et de complétion. Planifiez soigneusement la taille de votre entrée pour éviter le troncage.
Questions fréquentes
la plupart des IA les plus déjantées facturent-elles les requêtes échouées ?
Non, les erreurs et les refus sont gratuits. Vous ne payez que pour les tokens traités avec succès. Si une requête échoue en raison de paramètres invalides ou de problèmes réseau, aucun token n'est déduit de votre solde prépayé. Cela garantit que vous ne payez que pour l'inférence fonctionnelle.
Comment recharger mon compte ?
Rechargez uniquement en crypto : USDT sur TRC20 ou USDC sur Base. La recharge minimum est de 20 $, le maximum est de 500 $. Un crédit bonus s'applique aux paliers supérieurs. Le crédit n'expire jamais. Utilisez le tableau de bord pour initier un paiement et recevoir une adresse de portefeuille instantanément.
Le modèle sans censure est-il entraîné sur mes invites ?
Non, vos invites ne sont pas utilisées pour l'entraînement. Le modèle est une instance open-weights statique. Vos données restent privées et ne sont pas réutilisées pour les futures mises à jour du modèle. Vous conservez le contrôle total de votre contexte sans contribuer à un jeu de données partagé.
Débloquez votre clé API
Inscrivez-vous, copiez la clé et mettez à jour votre URL de base. C'est tout ce qu'il y a à faire.