Intégration rapide de l'API sans censure

Configuration initiale et authentification

Pour commencer à utiliser l'api sans restrictions, vous avez besoin d'une clé API valide. Accédez à la page Get API key avec votre email et mot de passe. La clé est affichée immédiatement après l'inscription, sans besoin de carte pour le crédit d'essai gratuit.

Toutes les requêtes doivent inclure l'en-tête Authorization: Bearer sk-.... Si la clé est invalide, le serveur renvoie une erreur 401. N'oubliez pas : chaque compte ne possède qu'une seule clé active, mais vous pouvez la régénérer à tout moment, ce qui invalide la précédente.

Première requête

L'endpoint principal est POST /v1/chat/completions. Le modèle disponible est identifié comme « uncensored ». Il s'agit d'un modèle à poids ouverts, ajusté pour ne pas refuser les sujets adultes licites, fictifs ou de recherche.

Ci-dessous, un exemple basique utilisant curl pour envoyer un message simple.

Copiarcurl https://api.apisemrestricoes.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."}]
  }'

Notez que la réponse contiendra la génération de texte complète. Il n'y a pas de génération d'embeddings ou d'images dans cet endpoint spécifique.

Intégration avec Python

Si vous préférez le développement en Python, la bibliothèque officielle openai fonctionne parfaitement, il suffit de pointer vers le base_url correct. Cela garantit la familiarité avec la structure de requêtes standard.

Définissez l'URL de base comme https://api.apisemrestricoes.com/v1 et insérez votre clé dans la variable d'environnement ou directement dans le client. Le code ci-dessous montre la création d'une conversation simple.

Copiarfrom openai import OpenAI

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

N'oubliez pas que le modèle n'est pas GPT ou Claude ; c'est une architecture propriétaire à code ouvert optimisée pour la liberté de contenu.

Intégration avec Node.js

Pour les environnements JavaScript ou TypeScript, utilisez le SDK openai de Node.js. La configuration est similaire à celle de Python : ajustez le baseURL et authentifiez-vous.

Le code ci-dessous montre comment créer une instance du client et envoyer une requête de complétion de chat. La réponse est traitée de manière synchrone par défaut, mais pour les flux de données continus, consultez la section sur le streaming.

Copiarimport OpenAI from "openai";

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

Cette méthode est idéale pour les applications backend qui traitent du texte sans besoin de mise à jour en temps réel dans le navigateur.

Streaming via SSE

Le support des Server-Sent Events (SSE) permet de recevoir des réponses token par token, améliorant la perception de latence pour l'utilisateur final. Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête.

L'exemple ci-dessous illustre comment consommer le stream par parties, permettant au texte d'être affiché progressivement.

Copiarstream = 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)

Ceci est particulièrement utile pour les interfaces de chat où les utilisateurs préfèrent voir le modèle « taper » en temps réel, sans attendre la fin complète de la réponse.

Limites, erreurs et fenêtre de contexte

Votre compte est soumis à des limites spécifiques pour garantir la stabilité du service. La limite est de 300 requêtes par minute par clé. Le corps de la requête ne peut pas dépasser 8 Mo.

Les erreurs courantes incluent : 401 (clé invalide), 402 (crédit insuffisant) et 429 (limite de débit dépassée). La fenêtre de contexte totale (prompt + complétion) est de 100 000 tokens. Si vous avez besoin de plus de capacité de mémoire contextuelle, ajustez la taille des messages envoyés.