Filtresiz yerel ai API Dokümantasyonu

Temel URL ve Kimlik Doğrulama

Uncensored LLM API şurada bulunur: https://api.uncensoredlocalai.com/v1. Anahtarınızı şurada geçirin Authorization header Bearer şemasını kullanarak. Anahtarınızı, telefon numarası gerekmeden kayıt sayfasında Google veya e-posta ile anında alın.

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"}]
  }'

Her hesabın tek bir aktif anahtarı vardır. Yeni bir tane oluşturursanız, eski anahtar hemen çalışmayı bırakır. Abonelik yoktur, sadece süresi dolmayan ön ödemeli kredi vardır.

POST /v1/chat/completions Uç Noktası

Prompt'larınızı standart chat completions uç noktasına gönderin. Model kimliği basitçe "uncensored"dir. Yasal yetişkin içerikte sıfır reddetme için ayarlanmış açık ağırlıklı bir modeldir, bir GPT veya Claude klonu değildir.

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)

İstekler sunucu tarafında işlenir. Metri girersiniz ve metrik alırsınız. Embedding yok, görüntü oluşturma yok, ses yok. Sadece standart OpenAI protokolü aracılığıyla ham belirteç üretimi.

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);

Akış

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)