Documentație API

URL de bază și autentificare

Conectați-vă la API actualizând configurația clientului. Folosiți URL-ul de bază https://api.gptchatcc.com/v1 și treceți cheia în Authorization header. Această configurare standard asigură că SDK-urile tale OpenAI existente direcționează solicitările către modelul nostru uncensored imediat.

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

Prima ta solicitare

Trimiteți o completare chat simplă pentru a verifica conectivitatea. Endpoint-ul acceptă parametri standard precum model, messages, și max_tokens. Sistemul nostru returnează răspunsuri text fără refuzurile comune în alte modele.

Iată un exemplu basic cURL pentru a testa conexiunea.

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?"}]
  }'

Integrare SDK Python

Folosește oficial openai Pachet Python pentru a interacționa cu API-ul. Modifică base_url și api_key în blocul de inițializare. Acest lucru îți permite să păstrezi logica existentă în timp ce schimbi modelul de bază.

Următorul cod demonstrează cum să inițializezi clientul și să trimiți o cerere.

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)

Integrare SDK Node.js

Integrează API în proiectele tale JavaScript sau TypeScript folosind openai Pachetul Node. Transmite acreditările tale la crearea clientului. SDK-ul gestionează serializarea și parsarea erorilor automat.

Folosiți acest fragment pentru a configura clientul în mediul 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);

Răspunsuri în streaming

Activează livrarea de token-uri în timp real setând stream: trueAPI returnează Server-Sent Events (SSE) pentru aplicații cu latență scăzută. Analizează chunk-urile pentru a afișa textul pe măsură ce se generează, îmbunătățind experiența utilizatorului pentru conversații lungi.

Acest exemplu arată cum să gestionați răspunsurile în flux continuu în 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)

Limite de rată și constrângeri

Monitorizați-vă utilizarea pentru a evita întreruperile serviciului. Sunteți limitat la 300 de cereri pe minut și 8 cereri concurente pe cheie. Fereastra de context suportă un total de 100,000 de tokeni, cu o ieșire maximă de 16,000 de tokeni. Erorile returnează 401 pentru chei invalide, 402 pentru credit insuficient și 429 pentru limite de rată.