Dokumentasi API

URL Dasar dan Autentikasi

Terhubung ke API dengan memperbarui konfigurasi klien Anda. Gunakan URL dasar https://api.gptchatcc.com/v1 dan masukkan kunci Anda di Authorization header. Konfigurasi standar ini memastikan SDK OpenAI Anda mengarahkan permintaan ke model uncensored kami secara langsung.

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

Permintaan Pertama Anda

Kirim penyelesaian chat sederhana untuk memverifikasi konektivitas. Titik akhir menerima parameter standar seperti model, messages, dan max_tokens. Sistem kami mengembalikan respons teks tanpa penolakan yang umum terjadi pada model lain.

Berikut contoh cURL dasar untuk menguji koneksi Anda.

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?"}]
  }'

Integrasi SDK Python

Gunakan resmi openai Paket Python untuk berinteraksi dengan API. Ubah base_url dan api_key dalam blok inisialisasi Anda. Ini memungkinkan Anda mempertahankan logika yang ada sambil mengganti model dasar.

Kode berikut mendemonstrasikan cara menginisialisasi klien dan mengirim permintaan.

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)

Integrasi SDK Node.js

Integrasikan API ke proyek JavaScript atau TypeScript Anda menggunakan openai Paket Node. Berikan kredensial Anda saat pembuatan klien. SDK menangani serialisasi dan parsing error secara otomatis.

Gunakan cuplikan ini untuk mengonfigurasi klien di lingkungan Node Anda.

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);

Respons Streaming

Aktifkan pengiriman token real-time dengan mengatur stream: true. API mengembalikan Server-Sent Events (SSE) untuk aplikasi latensi rendah. Parse potongan-potongan untuk menampilkan teks saat dihasilkan, meningkatkan pengalaman pengguna untuk percakapan panjang.

Contoh ini menunjukkan cara menangani respons streaming di 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)

Batas Laju dan Kendala

Pantau penggunaan Anda untuk menghindari gangguan layanan. Anda dibatasi hingga 300 permintaan per menit dan 8 permintaan konkuren per kunci. Jendela konteks mendukung 100.000 token total, dengan output maksimum 16.000 token. Kesalahan mengembalikan 401 untuk kunci tidak valid, 402 untuk kredit tidak cukup, dan 429 untuk batas laju.