Документация API

Базовый URL и аутентификация

Подключитесь к API, обновив конфигурацию клиента. Используйте базовый URL https://api.gptchatcc.com/v1 и передайте свой ключ в Authorization header. Эта стандартная настройка гарантирует, что ваши существующие SDK OpenAI немедленно направляют запросы к нашей uncensored-модели.

• Базовый URL: https://api.gptchatcc.com/v1
• Заголовок: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Ваш первый запрос

Отправьте простой запрос на завершение чата, чтобы проверить подключение. Эндпоинт принимает стандартные параметры, такие как model, messages, и max_tokens. Наша система возвращает текстовые ответы без отказов, характерных для других моделей.

Базовый пример cURL для проверки вашего подключения.

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?"}]
  }'

Интеграция Python SDK

Используйте официальный openai Python-пакет для взаимодействия с API. Измените base_url и api_key в блоке инициализации. Это позволяет сохранить существующую логику, изменив базовую модель.

Следующий код демонстрирует, как инициализировать клиент и отправить запрос.

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)

Интеграция SDK Node.js

Интегрируйте API в ваши проекты JavaScript или TypeScript с помощью openai Node пакет. Передайте учетные данные при создании клиента. SDK автоматически обрабатывает сериализацию и разбор ошибок.

Используйте этот фрагмент кода для настройки клиента в вашей среде 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);

Потоковые ответы

Включите доставку токенов в реальном времени, установив stream: true. API возвращает Server-Sent Events (SSE) для приложений с низкой задержкой. Анализируйте чанки, чтобы отображать текст по мере его генерации, улучшая пользовательский опыт для длинных диалогов.

Этот пример показывает, как обрабатывать потоковые ответы в 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)

Лимиты запросов и ограничения

Отслеживайте использование, чтобы избежать прерывания службы. Вам доступно 300 запросов в минуту и 8 параллельных запросов на ключ. Контекстное окно поддерживает 100,000 токенов всего, с максимальным выводом 16,000 токенов. Ошибки возвращают 401 для недействительных ключей, 402 для недостаточного кредита и 429 для превышения лимита скорости.