Documentação da API

URL Base e Autenticação

Conecte-se à API atualizando a configuração do seu cliente. Use a URL base https://api.gptchatcc.com/v1 e passe sua chave no Authorization cabeçalho. Esta configuração padrão garante que seus SDKs OpenAI existentes roteiem requisições para nosso modelo uncensored imediatamente.

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

Sua Primeira Solicitação

Envie uma conclusão de chat simples para verificar a conectividade. O endpoint aceita parâmetros padrão como model, messages, e max_tokens. Nosso sistema retorna respostas de texto sem as recusas comuns em outros modelos.

Aqui está um exemplo básico de cURL para testar sua conexão.

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?"}]
  }'

Integração do SDK Python

Use o oficial openai Pacote Python para interagir com a API. Altere o base_url e api_key no bloco de inicialização. Isso permite que você mantenha sua lógica existente enquanto alterna o modelo subjacente.

O código a seguir demonstra como inicializar o cliente e enviar uma solicitação.

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)

Integração do SDK Node.js

Integre a API em seus projetos JavaScript ou TypeScript usando o openai Pacote Node. Passe suas credenciais durante a criação do cliente. O SDK lida com a serialização e análise de erros automaticamente.

Use este snippet para configurar o cliente no seu ambiente 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);

Respostas em Streaming

Ativar entrega de tokens em tempo real definindo stream: true. A API retorna Server-Sent Events (SSE) para aplicativos de baixa latência. Analise os fragmentos para exibir o texto conforme ele é gerado, melhorando a experiência do usuário para conversas longas.

Este exemplo mostra como lidar com respostas de streaming em 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 Taxa e Restrições

Monitore seu uso para evitar interrupções no serviço. Você está limitado a 300 solicitações por minuto e 8 solicitações simultâneas por chave. A janela de contexto suporta 100.000 tokens no total, com uma saída máxima de 16.000 tokens. Erros retornam 401 para chaves inválidas, 402 para crédito insuficiente e 429 para limites de taxa.