अनकेंसर्ड लोकल एआई एपीआई दस्तावेज़ीकरण

बेस URL और प्रमाणीकरण

अनकैप्सड LLM API यहाँ रहती है https://api.uncensoredlocalai.com/v1. अपनी कुंजी में पास करें Authorization हेडर Bearer स्कीम का उपयोग करके। साइनअप पेज पर Google या ईमेल के माध्यम से तुरंत अपनी कुंजी प्राप्त करें; फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है।

Copycurl https://api.uncensoredlocalai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 500 word essay on the history of cryptography"}]
  }'

प्रत्येक खाते को एक सक्रिय कुंजी मिलती है। यदि आप एक नई कुंजी जनरेट करते हैं, तो पुरानी कुंजी तुरंत काम करना बंद कर देती है। कोई सब्सक्रिप्शन नहीं है, केवल प्रीपेड क्रेडिट है जो कभी समाप्त नहीं होता।

POST /v1/chat/completions एंडपॉइंट

अपने प्रॉम्प्ट्स स्टैंडर्ड चैट कंप्लीशन्स एंडपॉइंट पर भेजें। मॉडल आईडी बस "uncensored" है। यह एक ओपन-वेइट मॉडल है जो कानूनी वयस्क सामग्री पर शून्य रिफ्यूजल के लिए ट्यून्ड है, न कि एक GPT या क्लॉन क्लोन।

Copyfrom openai import OpenAI

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

अनुरोध सर्वर-साइड पर संसाधित किए जाते हैं। आपको टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट मिलता है। कोई एम्बेडिंग नहीं, कोई इमेज जनरेशन नहीं, कोई ऑडियो नहीं। बस स्टैंडर्ड OpenAI प्रोटोकॉल के माध्यम से रॉ टोकन जनरेशन।

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

स्ट्रीमिंग

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)