Dokumentacja API

Bazowy URL i autoryzacja

Użyj podanego adresu URL bazowego, aby połączyć się z dowolnym SDK OpenAI. Punkt końcowy to https://api.unrestrictedcodingai.com/v1. Przekaz swój klucz API w Authorization nagłówek jako token Bearer. Zapewnia to kompatybilność ze standardowymi bibliotekami, jednocześnie dostarczając doświadczenie LLM bez cenzury.

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"}]
  }'

Uwierzytelnianie jest ścisłe. Jeśli klucz jest nieobecny lub nieprawidłowy, API zwraca błąd 401. Upewnij się, że Twój klucz jest aktywny i powiązany z kontem utworzonym za pomocą Google lub e-mail.

POST /v1/chat/completions

Wyślij swoje prompty programistyczne do punktu końcowego uzupełnień czatu. ID modelu to uncensored. Ten pojedynczy model obsługuje całe generowanie tekstu bez odmów treści dla użytku dorosłego w ramach prawa. Kontrolujesz kontekst, styl i wynik.

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)

Skonfiguruj ciało żądania z tablicą wiadomości. System oczekuje standardowego formatu OpenAI. To podejście pozwala zachować pełną autonomię nad promptami i zadaniami generowania kodu.

GET /v1/models

Zweryfikuj dostępne modele za pomocą punktu końcowego GET. Zwraca to listę zawierającą uncensored model. Użyj tego do potwierdzenia łączności przed wysłaniem ciężkich ładunków. To szybkie sprawdzenie statusu usługi.

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);

Odpowiedź zawiera identyfikator modelu i typ obiektu. Te metadane pomagają Twojej aplikacji dostosowywać się dynamicznie. W tym prostym projekcie API nie są dostępne osadzania (embeddings) ani inne typy modeli.

Strumieniowanie i zużycie tokenów

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream ustaw na true. Dostarcza tokeny za pomocą zdarzeń wysyłanych przez serwer (SSE). Szczegóły użycia tokenów pojawiają się w ostatnim fragmencie. Zmniejsza to postrzeganą latencję przy długich blokach kodu.

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)

Obsługuj częściowe wyjścia wydajnie. API stawia na autonomię programisty, więc przetwarzasz każdy token po jego otrzymaniu. Ta metoda jest idealna dla asystentów kodowania w czasie rzeczywistym lub przepływów pracy vibe coding.

Wywoływanie funkcji i tryb JSON

Używaj wywoływania funkcji do wyników ustrukturyzowanych. Ustaw response_format do {"type": "json_object"} do ścisłego formatu JSON. To zapewnia, że parsery Twojego kodu otrzymują czyste dane. Definicje narzędzi są przekazywane w tablicy wiadomości.

Model obsługuje tool_choice dla wymuszonego wykonania. Jest to krytyczne dla zadań programistycznych agencjalnych, gdzie liczy się niezawodność. Użyj tego do automatyzacji przepływów pracy wymagających deterministycznych struktur.

Limity szybkości i ograniczenia

Szranaj limit 300 żądań na minutę. Współbieżność jest ograniczona do 8 jednoczesnych żądań na klucz. Rozmiar ciała żądania nie może przekraczać 8 MB. Limity te zapobiegają nadużyciom, utrzymując jednocześnie niskie koszty.

Błąd 402 oznacza niewystarczające środki zaliczki. Błędy i odrzucenia są darmowe, więc płacisz tylko za pomyślne uzupełnienia. Okno kontekstu obejmuje 100,000 tokenów łącznie, w tym dane wejściowe i wyjściowe.