API Dokumentation

Base URL og autentificering

Brug den angivne base-URL til at oprette forbindelse med ethvert OpenAI SDK. Slutpunktet er https://api.unrestrictedcodingai.com/v1. Send din API-nøgle i Authorization header som en Bearer-token. Dette sikrer kompatibilitet med standardbiblioteker, mens det leverer en uncensored LLM-oplevelse.

Copycurl https://api.unrestrictedcodingai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how the async await pattern works in JavaScript"}]
  }'

Autentificeringen er streng. Hvis nøglen mangler eller er ugyldig, returnerer API'et en 401-fejl. Sørg for, at din nøgle er aktiv og tilknyttet en konto oprettet via Google eller e-mail.

POST /v1/chat/completions

Send dine kodningsprompts til chat-completions-endpointet. Model-ID'et er uncensored. Denne enkelt model håndterer al tekstgenerering uden indholdsnægtelser for lovligt voksenbrug. Du styrer konteksten, stilen og outputtet.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Konfigurer request-body'en med din meldingsmatrix. Systemet forventer standard OpenAI-format. Denne tilgang giver dig fuld autonomi over dine prompts og kodegenereringsopgaver.

GET /v1/models

Bekræft tilgængelige modeller ved hjælp af GET-endpointet. Dette returnerer en liste indeholdende uncensored model. Brug dette til at bekræfte forbindelsen, før du sender tunge payloads. Det er en hurtig tjek af servicestatus.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Svaret inkluderer model-ID'et og objekttypen. Disse metadata hjælper din applikation med at tilpasse sig dynamisk. Ingen embeddings eller andre modeltyper er tilgængelige i denne enkle API-design.

Streaming og Token-forbrug

Aktivér streaming ved at indstille stream til true. Dette leverer tokens via Server-Sent Events (SSE). Detaljer om tokenforbrug vises i det sidste stykke. Dette reducerer den opfattede latens for lange kodeblokke.

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)

Håndter delvise outputs effektivt. API'et prioriterer udvikler-autonomi, så du behandler hvert token, når det ankommer. Denne metode er ideel til realtids kodeassistent eller vibe coding workflows.

Function Calling og JSON-tilstand

Brug funktionssamtale til strukturerede output. Indstil response_format til {"type": "json_object"} til streng JSON. Dette sikrer, at dine kodeparsere modtager rene data. Værktogsdefinitioner sendes i messages-arrays.

Modellen understøtter tool_choice til tvungen eksekvering. Dette er kritisk for agentic coding-opgaver, hvor pålidelighed er vigtig. Brug dette til automatiserede arbejdsgange, der kræver deterministiske strukturer.

Rate Limits og Begrænsninger

Respekter 300 anmodninger i minuttet-grænsen. Concurrency er capet til 8 samtidige requests per nøgle. Request body-størrelsen kan ikke overstige 8 MB. Disse grænser forhindrer misbrug, mens omkostningerne holdes lave.

En 402-fejl indikerer utilstrækkelig forudbetalt kredit. Fejl og afvisninger er gratis, så du betaler kun for succesfulde svar. Kontekstvinduet dækker 100,000 tokens i alt, inklusive input og output.