Documentation API

Guide de démarrage rapide : Connectez votre première requête

Commencez par générer votre clé sur le tableau de bord. L'URL de base pour toutes les requêtes est HTTPS://api.filterno.cc/v1. Transmettez votre clé dans l'en-tet Authorization en tant que jeton bearer. Cette configuration fonctionne avec n'importe quel client standard compatible OpenAI.

Testez la connectivité immédiatement avec une simple requête de complétion. L'endpoint accepte les formats de chat standards et renvoie du texte brut sans filtres de contenu.

Remplacez YOUR_API_KEY par la chaîne délivrée à votre compte. Le corps de la requête définit le modèle et le contenu du message. Vous recevez une réponse contenant le texte généré.

Point de terminaison : POST /v1/chat/completions

Envoyez vos prompts à POST /v1/chat/completions. C'est le seul point de terminaison de chat que nous supportons. Vous fournissez une instruction système et des messages utilisateur sous forme de tableau.

L'identifiant du modèle est "uncensored". Il traite l'entrée de texte et renvoie une sortie de texte. Ne vous attendez pas à une génération d'images ou d'audio ici.

Définissez la température pour contrôler l'aléatoire. Des valeurs plus élevées produisent des sorties plus créatives. Des valeurs plus faibles donnent des résultats déterministes. L'API respecte strictement le schéma OpenAI pour ce point de terminaison.

Point de terminaison : GET /v1/models

Vérifiez les modèles disponibles avec une requête GET à /v1/models. Ce point de terminaison renvoie une liste des ID de modèles pris en charge. Vous devriez voir "uncensored" dans la réponse.

Ce point de terminaison confirme que votre clé API est valide. Il affiche également les détails du modèle. Utilisez-le pour déboguer les problèmes de connectivité.

La réponse inclut l'ID du modèle et le type d'objet. Elle ne liste pas les tarifs ou les limites. Consultez la documentation pour les tarifs des tokens.

Paramètres : Température, Top-P et Tools

Maîtrisez la diversité de génération avec temperature et top_p. Temperature ajuste la distribution de probabilité. Top_p filtre les jetons peu probables. Ensemble, ils équilibrent créativité et concentration.

Utiliser l'appel de fonctions pour des interactions structurées. Définissez les outils dans le corps de la requête. Le modèle peut appeler ces fonctions. Passez tool_choice pour imposer un comportement spécifique.

Définissez des séquences stop pour mettre fin à la génération prématurément. Utilisez seed pour des résultats reproductibles. Les pénalités de présence et de fréquence réduisent la répétition. Ces paramètres suivent les conventions standard d'OpenAI.

Réponses en streaming (SSE) et consommation de jetons

Activez le streaming en définissant stream à true. L'API renvoie des événements envoyés par le serveur (SSE). Chaque fragment contient des données de jeton partielles.

L'utilisation des tokens apparaît dans le dernier chunk. Lisez-le pour suivre les coûts. Le streaming réduit la latence perçue pour les longues réponses. Il est idéal pour les applications en temps réel.

Analysez soigneusement la structure SSE. Gérez les interruptions réseau avec élégance. L'API garantit l'intégrité des données via les limites de blocs.

Limites, Erreurs et Arithmétique des jetons

Vous bénéficiez de 300 requêtes par minute par clé. La concurrence est limitée à 8 requêtes simultanées. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo.

La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. Cela inclut l’invite et la réponse. La sortie maximale est de 16 000 tokens. Définissez max_tokens pour limiter l’utilisation.

Gérez les erreurs en vérifiant les codes de statut. 401 signifie clé invalide. 402 indique pas de crédit. 429 signale la limite de débit. Réessayez avec un backoff exponentiel pour les 429.

cURL

Copycurl https://api.filterno.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five risks in a standard React application."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)