Intégration rapide avec l'API IA sans censure

Authentification et clé API

Pour utiliser l'API IA sans censure, vous avez besoin d'une clé API valide. Créez votre compte sur la page de création de clé avec uniquement un e-mail et un mot de passe. La clé s'affiche immédiatement après l'inscription et peut être régénérée à tout moment, invalidant la précédente. Utilisez l'en-tête Authorization: Bearer dans toutes les requêtes. Aucune carte de crédit n'est nécessaire pour la version d'essai, qui offre un crédit initial valable 7 jours.

Si votre clé est incorrecte ou expirée, l'API renverra une erreur 401. N'oubliez pas que chaque compte dispose d'une seule clé active à la fois. Gardez votre clé en sécurité et évitez de l'exposer dans des dépôts publics pour garantir que votre crédit soit utilisé uniquement dans des requêtes légitimes.

Première requête

L'endpoint principal est POST /v1/chat/completions. Il s'agit du standard de l'industrie, permettant une intégration immédiate avec les clients existants. Envoyez votre prompt et recevez du texte généré par le modèle uncensored. Le modèle est optimisé pour ne pas refuser les sujets pour adultes ou controversés, tant qu'ils ne concernent pas de mineurs.

Configurez l'URL de base comme https://api.apiiasemcensura.com/v1. Assurez-vous d'inclure l'ID du modèle uncensored dans le corps de la requête. La structure JSON suit le standard OpenAI, facilitant la migration de projets existants sans nécessiter d'adaptations complexes du code.

Copiarcurl https://api.apiiasemcensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Cet exemple illustre une requête de base. Remplacez YOUR_API_KEY par votre clé réelle. Le modèle traitera le texte et renverra la réponse complète, en respectant la limite de tokens définie.

SDK Python pour une intégration rapide

Utilisez le SDK officiel OpenAI en Python, en ajustant uniquement l'URL de base. Cela permet de profiter de bibliothèques matures et bien documentées pour manipuler les réponses. La bibliothèque openai est le choix standard pour les développeurs Python recherchant stabilité et facilité d'utilisation.

Initialisez le client en pointant vers le serveur de l'API IA sans censure. Définissez le modèle comme uncensored et envoyez le message. Le code retourne un objet de réponse contenant le texte généré et les métadonnées d'utilisation, tels que les tokens consommés. Cela facilite le suivi des coûts et des performances en temps réel.

Copiarfrom openai import OpenAI

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

Ajustez les paramètres temperature et max_tokens pour contrôler la créativité et la longueur de la réponse. Notez que le contexte total est limité à 100 000 tokens en combinant prompt et completion.

SDK Node.js pour les applications web

Pour les applications Node.js, l'intégration suit la même logique que Python. Utilisez le paquet openai et configurez correctement l'URL de base. Cela garantit la compatibilité avec les écosystèmes modernes JavaScript et TypeScript.

Créez une instance du client OpenAI avec la clé API et l'URL de base du service. Appelez la méthode chat.completions.create() avec les messages souhaités. Le modèle uncensored répondra directement au contexte fourni, sans filtres de contenu supplémentaires pour les textes adultes légaux.

Copiarimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apiiasemcensura.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);

Gérez les erreurs de manière appropriée. Si le solde est insuffisant, vous recevrez une erreur 402. En cas de dépassement de la limite de débit, l'erreur 429 indiquera que vous devez attendre avant d'envoyer de nouvelles requêtes.

Streaming des réponses (SSE)

Le support des Server-Sent Events (SSE) permet de recevoir des réponses token par token. Cela améliore l'expérience utilisateur en affichant le texte généré en temps réel. Idéal pour les chatbots et les interfaces utilisateur interactives nécessitant une faible latence perçue.

Définissez stream: true dans la requête. Le serveur enverra des chunks de données JSON contenant des parties de la réponse. Les traiter en temps réel vous permet d'afficher le texte progressivement. C'est crucial pour les applications où la vitesse de réponse est un avantage concurrentiel.

Copiarstream = 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)

N'oubliez pas de gérer l'état de la connexion et de gérer les éventuelles interruptions. Le streaming ne modifie pas la limite de tokens ou le modèle utilisé, seulement la manière dont les données sont remises au client.

Limites, erreurs et contexte

L'API impose des limites strictes pour garantir la stabilité. La limite est de 300 requêtes par minute par clé. Le corps de la requête ne peut pas dépasser 8 Mo. Le contexte total permet 100 000 tokens en combinant prompt et completion. Le dépassement de ces limites entraînera des erreurs spécifiques.

Les erreurs courantes incluent 401 pour une clé invalide, 402 pour un crédit insuffisant et 429 pour une limite de débit atteinte. L'endpoint GET /v1/models permet de lister les modèles disponibles, renvoyant des informations sur le modèle uncensored. Consultez cet endpoint pour vérifier le statut et la disponibilité.