Démarrage rapide API sans censure

Installation et configuration

Configurez votre environnement avec l'URL de base et la clé API. Cette API sans censure utilise le standard /v1/chat/completions endpoint. Modifiez le base_url dans votre client SDK et fournissez la clé depuis le tableau de bord.

• URL de base : https://api.openrouterapipricing.com/v1
• ID du modèle : uncensored

L'authentification repose sur une seule clé par compte. Vous recevez la clé immédiatement après l'inscription via Google ou e-mail. Aucun numéro de téléphone n'est requis.

Copycurl https://api.openrouterapipricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "get me the price per token for the largest model"}]
  }'

Complétion de chat basique

Envoyez une requête standard de complétion de chat pour obtenir des réponses textuelles. Le modèle accepte l'entrée de texte et renvoie une sortie de texte. Utilisez le uncensored ID du modèle pour une génération sans restriction.

Vous pouvez contrôler la longueur et le style de la sortie à l'aide de paramètres standards. L'API ne prend pas en charge les embeddings ni la génération d'images. Les requêtes sont facturées strictement en fonction de l'utilisation des tokens.

Réponses en streaming

Activez le streaming pour recevoir les jetons en temps réel. Cela réduit la latence perçue pour vos utilisateurs. Le dernier fragment contient l'utilisation totale des jetons pour la demande.

Le streaming fonctionne avec tous les SDK standard. Gérez les événements de flux pour mettre à jour votre interface utilisateur de manière incrémentale. C'est idéal pour les interfaces de chatbot.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Appels de fonction et outils

Définissez les outils dans votre requête pour permettre au modèle d'appeler des fonctions. Utilisez le tools paramètre pour spécifier des schémas. Le modèle renvoie des appels d'outils lorsque cela est approprié.

Définir tool_choice pour imposer l'utilisation des fonctions. Cela fonctionne avec le format standard OpenAI-compatible. Analysez les appels d'outils dans la logique de votre application.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Mode JSON

Forcez le modèle à produire un JSON valide. Définissez response_format à {"type": "json_object"}. Cela garantit des données structurées pour vos applications.

Le mode JSON améliore la fiabilité pour les tâches d'extraction de données. Le modèle respecte le schéma que vous fournissez. Utilisez ceci pour une analyse cohérente.

Paramètres, limites et erreurs

Maîtrisez la génération avec temperature, top_p, et stop séquences. La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens au total. La sortie maximale est de 16 000 tokens par demande. Les erreurs telles que 401 (clé invalide) ou 402 (pas de crédit) sont gratuites. Le code 429 indique des limites de débit. Les demandes sont limitées à 300 par minute. Le corps de la demande doit être inférieur à 8 Mo.

Streaming

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)