API-Dokumentation

Basis-URL und Authentifizierung

Verbinden Sie sich mit der API, indem Sie Ihre Client-Konfiguration aktualisieren. Verwenden Sie die Base-URL https://api.gptchatcc.com/v1 und übergeben Sie Ihren Schlüssel im Authorization header. Dieses Standard-Setup stellt sicher, dass Ihre bestehenden OpenAI-SDKs Anfragen sofort an unser uncensored-Modell weiterleiten.

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

Ihre erste Anfrage

Sende eine einfache Chat-Vervollständigung, um die Konnektivität zu überprüfen. Der Endpunkt akzeptiert Standardparameter wie model, messages, und max_tokens. Unser System gibt Textantworten ohne die bei anderen Modellen üblichen Ablehnungen zurück.

Hier ist ein grundlegendes cURL-Beispiel, um Ihre Verbindung zu testen.

Copycurl https://api.gptchatcc.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 SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle openai Python-Paket zur Interaktion mit der API. Ändern Sie das base_url und api_key in Ihrem Initialisierungsblock. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre vorhandene Logik beizubehalten, während Sie das zugrunde liegende Modell wechseln.

Der folgende Code zeigt, wie der Client initialisiert und eine Anfrage gesendet wird.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.gptchatcc.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-SDK-Integration

Integrieren Sie die API in Ihre JavaScript- oder TypeScript-Projekte über den openai Node-Paket. Übergeben Sie Ihre Anmeldeinformationen bei der Client-Erstellung. Das SDK verarbeitet die Serialisierung und Fehleranalyse automatisch.

Verwenden Sie dieses Snippet, um den Client in Ihrer Node-Umgebung zu konfigurieren.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.gptchatcc.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-Antworten

Echtzeit-Token-Bereitstellung aktivieren, indem Sie stream: true. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) für Anwendungen mit niedriger Latenz zurück. Analysieren Sie die Chunks, um Text während der Generierung anzuzeigen, was die Benutzererfahrung bei langen Gesprächen verbessert.

Dieses Beispiel zeigt, wie Streaming-Antworten in Python verarbeitet werden.

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)

Ratenbegrenzungen und Beschränkungen

Überwachen Sie Ihre Nutzung, um Dienstunterbrechungen zu vermeiden. Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute und 8 parallele Anfragen pro Schlüssel beschränkt. Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Tokens, mit einer maximalen Ausgabe von 16.000 Tokens. Fehler geben 401 für ungültige Schlüssel, 402 für unzureichendes Guthaben und 429 für Ratenlimits zurück.