Dokumentacja API: Chat Completions

Bazowy URL i autoryzacja

Rozpocznij każde żądanie naszym bazowym URL i dołącz swój klucz API w nagłówku autoryzacji.

Użyj https://api.unlimitedtokens.cc/v1 jako swój bazowy adres URL. Przekaż swój klucz jako Bearer YOUR_API_KEY. Subskrypcja nie blokuje Twojego dostępu. Kredyt z góry zapłacony napędza każde wywołanie. Błędy i odrzucenia nic nie kosztują. Twój kredyt nigdy nie wygasa. Generuj klucze przez Google lub e-mail na panelu.

Punkt końcowy Uzupełnień Czat

Wyślij prompty tekstowe do POST /v1/chat/completions i otrzymaj odpowiedzi tekstowe.

Ten punkt końcowy obsługuje wszystkie standardowe interakcje. ID modelu to zawsze uncensored.Akceptuje wiadomości z rolami takimi jak user lub assistant. Nie ma tu embeddingów ani generowania obrazów. Tylko czysty tekst wejściowy i wyjściowy. Skonfiguruj parametry takie jak temperatura i sekwencje stop. Kontrolujesz styl wyjścia.

Copycurl https://api.unlimitedtokens.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the core changes in the latest release notes"}]
  }'

Obsługiwane parametry i opcje

Kontroluj zachowanie modelu za pomocą standardowych parametrów takich jak temperature i top_p.

Ustaw temperature do kreatywności. Użyj top_p do próbkowania jądra (nucleus sampling). Zdefiniuj stop sekwencje do zatrzymywania generowania. Włącz json_object do danych strukturalnych. Narzędzia i wywoływanie funkcji są w pełni obsługiwane. Strumieniuj odpowiedzi przez SSE. Ustaw seed dla powtarzalności. Kary za obecność i częstotliwość dostosowują powtarzalność tokenów. Dostosuj je, aby pasowały do Twojego przepływu pracy.

Odpowiedzi strumieniowe przez SSE

Otrzymuj tokeny w czasie rzeczywistym za pomocą Server-Sent Events.

Ustaw stream: true w Twoim żądaniu. API wysyła chunki w miarę ich generowania. Każdy chunk zawiera częściowy tekst oraz dane dotyczące zużycia. Ostatni chunk zawiera całkowite liczniki tokenów. Znacząco redukuje to postrzeganą latencję. Jest to idealne dla interfejsów czatu. Obsługuj błędy w sposób graceful podczas strumieniowania. Przetwarzaj każdy obiekt delta w miarę jego przybywania.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unlimitedtokens.cc/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)

Obsługa błędów i limity

Poprawnie obsłuż błędy 401, 402 i 429.

Błąd 401 oznacza, że Twój klucz jest nieprawidłowy. Sprawdź w panelu konta poprawny klucz. Błąd 402 oznacza niewystarczające środki. Doładuj konto poprzez kryptowaluty, aby kontynuować. Błąd 429 oznacza ograniczenie szybkości. Limit wynosi 300 żądań na minutę. Ponadto masz limit 8 żądań współbieżnych. Ciało żądania musi mieścić się w 8 MB. Błędy nie zużywają Twoich środków. Zwroty środków nie są wydawane, ale podwójne obciążenia są naprawiane przez wsparcie.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unlimitedtokens.cc/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);

Okno kontekstu i szczegóły modelu

Model obsługuje okno kontekstowe o rozmiarze 100 000 tokenów.

To okno obejmuje zarówno prompt, jak i completion. Możesz wygenerować do 16,000 tokenów na żądanie. Jeśli nie ustawisz max_tokens, domyślnie to 2 048. Pozwala to na generowanie treści długich. Model jest uncensored i open-weight. Nie odmawia legalnej treści dla dorosłych. Nie jest to GPT, Claude ani żaden inny model dostawcy. Działa na naszych serwerach. Używaj go do nieograniczonych wrażeń i głębokiego kontekstu.

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)