Ablitererad ai-chatt API-dokumentation

Snabbstart: Din första begäran

Skicka en enkel chatcompletion för att verifiera anslutning och uncensored-beteende. API:t accepterar standard chat/completions payloads och returnerar textsvar utan innehållsfilter för laglig vuxenanvändning. Du behöver en giltig API-nyckel och korrekt bas-URL för att fortsätta. Börja med en kort prompt för att bekräfta att modellen svarar som förväntat.

Modell-ID:t är uncensored. Kontextrutan stöder totalt 100,000 tokens. Utmatningsbegränsningar gäller per förfrågan. Kontrollera dina krediter innan du skickar stora laster. Fel som 402 indikerar otillräckligt saldo.

Vi prioriterar rå genomströmning framför komplex routning. Inga tredjepartsproxys stör dina anrop. Infrastrukturen är byggd för utvecklare som behöver tillförlitlighet. Använd exemplen nedan för att integrera snabbt.

Autentisering och bas-URL

Använd din unika API-nyckel som skickas omedelbart efter registreringen. Autentisera varje begäran med Authorization: Bearer <key> header. Bas-URL:n är https://api.abliteratedaichat.com/v1. Detta säkerställer kompatibilitet med officiella OpenAI SDK:er och alla kompatibla klientbibliotek.

Håll din nyckel säker. En nyckel per konto; en ny nyckel ersätter den gamla. Om du förlorar åtkomsten, generera en ny nyckel från kontrollpanelen. Fel returnerar 401 för ogiltiga nycklar. Exponera aldrig din nyckel i kod på klient-sidan.

Registrering kräver bara en e-postadress eller ett Google-konto. Inget telefonnummer behövs. Krediterna löper aldrig ut. Återbetalningar utfärdas inte, men faktureringsfel åtgärdas via Support. Använd nyckeln i dina miljövariabler för ren kod.

Strömsvar med SSE

Aktivera strömning genom att ställa in stream: true i ditt begäran. Ta emot tokens via Server-Sent Events (SSE) när de genereras. Den sista chunken innehåller total tokenanvändning för fakturering och spårning. Detta minskar den upplevda latensen för långformad rollspel eller skrivuppgifter.

Analysera SSE-strömmen noggrant. Ignorera icke-datahändelser. Klistra ihop token-deltavärden för att rekonstruera hela svaret. Modellen vägrar inte laglig vuxentext, så strömning fungerar sömlöst för NSFW-chatbot-scenarier. Övervaka för 429-rate limits under höggenomströmnings-sessioner.

Streaming är idealiskt för realtidsapplikationer. Det gör att text som genereras kan visas omedelbart. Använd detta för chattgränssnitt där användare förväntar sig omedelbar återkoppling. Se till att din klient hanterar delvisa svar korrekt.

JSON-läge och funktionsanrop

Använd response_format med {"type": "json_object"} för att tvinga fram strukturerad utdata. Detta är kritiskt för att parsninga data eller integrera med andra system. Functon calling fungerar via standard tools och tool_choice parametrar. Modellen följer instruktioner exakt, även med komplexa begränsningar.

Testa funktionsanrop med enkla verktyg först. Verifiera att modellen följer schemat. Abliterade modeller behåller instruktionföljd bättre än många andra obegränsade alternativ. Stora prompter med flera begränsningar kan dock fortfarande orsaka avvikelser. Validera alltid JSON-utdata.

Kombinera strömning med JSON-läge vid behov. Den sista biten innehåller användningsstatistik. Funktionssamling ger flexibilitet till din okorrigerade LLM-integration. Använd detta för agentarkitekturer eller automatiserade arbetsflöden som kräver strukturerad data.

Parametrar: Temperatur, Top P och Stop-sekvenser

Justera temperature för kreativitet eller determinism. Använd top_p för nucleus sampling. Ställ in stop sekvenser för att avbryta genereringen vid specifika markörer. Dessa parametrar styr modellens beteende. Lägre temperaturer ger mer konsekventa utdata. Högre temperaturer ökar slumpmässigheten.

Experimentera med olika värden för ditt användningsfall. Rollspel gynnas av högre temperatur. Kodningsuppgifter kan kräva lägre temperatur för precision. API:t stöder alla standardparametrar: seed, presence_penalty, och frequency_penalty. Justera dessa för optimala resultat.

Stop-sekvenser är användbara för flerstegssamtal. De förhindrar att modellen fortsätter förbi en önskad punkt. Använd dem för att strukturera svaren rent. Kombinera med JSON-läge för pålitlig dataextraktion. Testa noggrant innan du distribuerar till produktion.

Begäransgränser och parallellitet

Gränsen är 300 begäranden per minut per nyckel. Samtidiga begäranden maxas vid 8 per nyckel. Begärans kroppsstorlek är begränsad till 8 MB. Dessa gränser säkerställer rättvis användning och stabil prestanda. Att överskrida gränserna returnerar 429-fel. Implementera återförsökslogik med exponentiell backoff.

Övervaka din användning för att undvika throttling. Hög parallellitet kan utlösa gränser om förfrågningarna är stora. Kontextfönstret är 100,000 tokens. Maximal utmatning är 16,000 tokens per förfrågan. Fel och avslag är kostnadsfria, så misslyckade förfrågningar kostar inte kredit.

Planera din integration därefter. Använd köer för trafiktoppar. API:et hanterar hög genomströmning effektivt. Inga SLA-garantier, men infrastrukturen är byggd för tillförlitlighet. Kontakta Support vid problem. Håll din nyckel säker för att undvika obehörig användning.

cURL

Copycurl https://api.abliteratedaichat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Strömning

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)