Dokumentasi API

URL Asas dan Pengesahan

Sambungkan ke API dengan mengemas kini konfigurasi klien anda. Gunakan URL asas https://api.gptchatcc.com/v1 dan hantar kunci anda dalam Authorization header. Tetapan standard ini memastikan SDK OpenAI sedia ada anda menghantar permintaan ke model uncensored kami serta-merta.

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

Permintaan Pertama anda

Hantar penyelesaian chat mudah untuk mengesahkan sambungan. Hujung sambungan menerima parameter standard seperti model, messages, dan max_tokens. Sistem kami mengembalikan respons teks tanpa penolakan yang biasa pada model lain.

Berikut adalah contoh cURL asas untuk menguji sambungan 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 rasmi openai Python package to interact with the API. Change the base_url dan api_key dalam blok inisialisasi anda. Ini membolehkan anda mengekalkan logik sedia ada anda sambil menukar model asas.

Kod berikut menunjukkan cara memulakan klien dan menghantar 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 dalam projek JavaScript atau TypeScript anda menggunakan openai Pakej Node. Luluskan kelayakan anda semasa penciptaan klien. SDK mengendalikan serialisasi dan penguraian ralat secara automatik.

Gunakan petikan ini untuk mengkonfigurasi klien dalam persekitaran 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 penghantaran token masa nyata dengan menetapkan stream: true. API mengembalikan Peristiwa Dihantar Pelayan (SSE) untuk aplikasi berlatensi rendah. Huraikan bahagian untuk memaparkan teks semasa ia dijana, meningkatkan pengalaman pengguna untuk perbualan panjang.

Contoh ini menunjukkan cara mengendalikan respons aliran dalam 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)

Had had laju dan kekangan

Pantau penggunaan anda untuk mengelakkan gangguan perkhidmatan. Anda terhad kepada 300 permintaan setiap minit dan 8 permintaan serentak setiap kunci. Tetingkap konteks menyokong 100,000 token secara keseluruhan, dengan output maksimum 16,000 token. Ralat memulangkan 401 untuk kunci tidak sah, 402 untuk kredit tidak mencukupi, dan 429 untuk had kadar.