Guide rapide de l'API IA sans censure

Configuration de l'URL de base et authentification

Pour commencer, vous devez configurer l'URL de base afin que le SDK compatible avec OpenAI pointe vers notre serveur. Utilisez https://api.apitanpasensor.com/v1 comme endpoint principal. L'authentification se fait via l'en-tête Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. La clé API que vous obtenez lors de l'inscription est unique et liée à un seul compte. Si vous régénérez la clé, l'ancienne est immédiatement révoquée et inutilisable, même si elle n'expire pas automatiquement avec le temps.

Premier exemple de requête

Envoyez une requête POST vers /v1/chat/completions avec le modèle uncensored. Il s'agit d'un modèle open-weight qui ne filtre pas les sujets adultes légitimes ou controversés, contrairement aux modèles d'entreprise standard.

Salincurl https://api.apitanpasensor.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Assurez-vous d'inclure le paramètre model avec la valeur uncensored. La réponse sera un JSON contenant le texte généré par le modèle.

Intégration avec le SDK Python

Utilisez la bibliothèque openai en Python pour interagir avec l'API. Définissez base_url et api_key selon la configuration ci-dessus. Le modèle uncensored prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens, vous permettant d'envoyer des prompts très longs sans perdre d'informations importantes.

Salinfrom openai import OpenAI

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

L'exemple de code ci-dessus montre comment envoyer simplement des messages système et utilisateur.

Intégration avec le SDK Node.js

Pour les utilisateurs de Node.js, le SDK OpenAI peut également être configuré facilement. Définissez baseURL sur l'URL de notre endpoint et utilisez votre clé API. Cette approche vous permet d'intégrer rapidement l'IA sans censure dans votre application web ou côté serveur.

Salinimport OpenAI from "openai";

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

N'oubliez pas que ce modèle ne gère que le texte ; il ne prend pas en charge la génération d'images, d'audio ou de vidéo.

Activer le streaming (SSE)

Pour une expérience utilisateur plus réactive, activez le streaming en ajoutant stream: true aux paramètres de la requête. L'API renverra la réponse via Server-Sent Events (SSE). Cela est très utile pour les applications de chat en temps réel où l'utilisateur voit les résultats token par token.

Salinstream = 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)

Le streaming ne modifie ni le prix ni la limite de tokens, seulement le mode de diffusion de la réponse.

Limites, erreurs et gestion du contexte

Cette API a une limite de 300 requêtes par minute par clé et une taille maximale du corps de requête de 8 Mo. Si la clé n'est pas valide, vous recevrez une erreur 401. Si votre solde de crédit est épuisé, une erreur 402 apparaîtra. L'erreur 429 indique que vous avez dépassé la limite de débit. La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens pour le prompt et la complétion combinés. Veillez à gérer les tokens judicieusement pour ne pas dépasser cette limite.