Documentation API

URL de base et authentification

Connectez-vous à l'API en mettant à jour la configuration de votre client. Utilisez l'URL de base https://api.gptchatcc.com/v1 et passez votre clé dans le Authorization header. Cette configuration standard assure que vos SDK OpenAI existants acheminent les requêtes vers notre modèle uncensored immédiatement.

• URL de base : https://api.gptchatcc.com/v1
• En-tête : Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Votre première requête

Envoyez une simple complétion de chat pour vérifier la connectivité. Le point de terminaison accepte des paramètres standards comme model, messages, et max_tokens. Notre système renvoie des réponses textuelles sans les refus courants dans d'autres modèles.

Voici un exemple cURL de base pour tester votre connexion.

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?"}]
  }'

Intégration du SDK Python

Utilisez l'officiel openai Package Python pour interagir avec l'API. Modifiez le base_url et api_key dans votre bloc d'initialisation. Cela vous permet de conserver votre logique existante tout en changeant le modèle sous-jacent.

Le code suivant montre comment initialiser le client et envoyer une requête.

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)

Intégration du SDK Node.js

Intégrez l'API dans vos projets JavaScript ou TypeScript à l'aide du openai Package Node. Transmettez vos identifiants lors de la création du client. Le SDK gère automatiquement la sérialisation et l'analyse des erreurs.

Utilisez cet extrait pour configurer le client dans votre environnement 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);

Réponses en streaming

Activer la livraison de jetons en temps réel en définissant stream: true. L'API retourne des Server-Sent Events (SSE) pour les applications à faible latence. Analysez les chunks pour afficher le texte au fur et à mesure de sa génération, améliorant l'expérience utilisateur pour les conversations longues.

Cet exemple montre comment gérer les réponses en 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)

Limites de débit et contraintes

Surveillez votre utilisation pour éviter les interruptions de service. Vous êtes limité à 300 requêtes par minute et à 8 requêtes simultanées par clé. La fenêtre de contexte prend en charge 100,000 tokens au total, avec une sortie maximale de 16,000 tokens. Les erreurs renvoient 401 pour les clés invalides, 402 pour le crédit insuffisant et 429 pour les limites de taux.