Documentación de la API

URL Base y Autenticación

Conéctate a la API actualizando la configuración de tu cliente. Usa la URL base https://api.gptchatcc.com/v1 y pasa tu clave en el Authorization header. Esta configuración estándar asegura que tus SDKs de OpenAI existentes enruten solicitudes al modelo uncensored de inmediato.

• URL base: https://api.gptchatcc.com/v1
• Encabezado: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Tu Primera Solicitud

Envía una finalización de chat simple para verificar la conectividad. El extremo acepta parámetros estándar como model, messages, y max_tokens. Nuestro sistema devuelve respuestas de texto sin los rechazos comunes en otros modelos.

Aquí tienes un ejemplo básico de cURL para probar tu conexión.

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?"}]
  }'

Integración del SDK de Python

Usa el oficial openai Paquete de Python para interactuar con la API. Cambia el base_url y api_key en tu bloque de inicialización. Esto te permite mantener tu lógica existente mientras cambias el modelo subyacente.

El siguiente código demuestra cómo inicializar el cliente y enviar una solicitud.

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)

Integración del SDK de Node.js

Integra la API en tus proyectos JavaScript o TypeScript usando la openai Paquete Node. Pasa tus credenciales durante la creación del cliente. El SDK maneja la serialización y el análisis de errores automáticamente.

Utilice este fragmento de código para configurar el cliente en su entorno Node.

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);

Respuestas en streaming

Habilitar entrega de tokens en tiempo real estableciendo stream: true. La API devuelve Eventos Enviados por Servidor (SSE) para aplicaciones de baja latencia. Analiza los fragmentos para mostrar el texto a medida que se genera, mejorando la experiencia del usuario para conversaciones largas.

Este ejemplo muestra cómo manejar respuestas con streaming en Python.

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)

Límites de velocidad y restricciones

Monitorea tu uso para evitar interrupciones del servicio. Tienes un límite de 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. La ventana de contexto admite 100,000 tokens en total, con una salida máxima de 16,000 tokens. Los errores devuelven 401 para claves no válidas, 402 para crédito insuficiente y 429 para límites de velocidad.