Documentation API pour les outils Uncensored Video

URL de base et authentification

L'API utilise l'URL de base standard compatible OpenAI. Envoyez des requêtes à https://api.uncensoredvideo.top/v1. L'authentification repose sur une seule clé API générée lors de l'inscription. Incluez-la dans l'en-tête Authorization sous forme de jeton Bearer. Les nouveaux comptes reçoivent immédiatement une clé via la connexion Google ou l'inscription par e-mail. Aucun numéro de téléphone n'est requis. La clé reste active jusqu'à remplacement manuel ; le crédit prépayé n'expire pas.

Première requête

Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec l'ID de modèle uncensored. Le modèle accepte l'entrée de texte et renvoie du texte. Il ne génère pas d'images ou de vidéo directement. Utilisez cet endpoint pour rédiger des prompts, extraire des métadonnées ou écrire des scripts pour votre pipeline vidéo.

Copiercurl https://api.uncensoredvideo.top/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."}]
  }'

Cette requête envoie un prompt simple au modèle. La réponse contient le texte généré, que vous pouvez ensuite transmettre à votre outil de génération vidéo. Le modèle est ajusté pour éviter les refus pour le contenu adulte légal, garantissant que votre flux de travail créatif reste ininterrompu.

Intégration SDK Python

Utilisez le SDK Python officiel d'OpenAI. Définissez base_url et api_key pour correspondre aux endpoints de l'API vidéo sans censure. Cela vous permet d'utiliser des méthodes familières comme client.chat.completions.create. Le SDK gère automatiquement la sérialisation JSON. Configurez des paramètres comme temperature et top_p pour contrôler la créativité. L'ID du modèle est toujours uncensored. Vous pouvez activer le streaming ou demander le mode JSON pour l'extraction de données structurées.

Copierfrom openai import OpenAI

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

Cet extrait de code montre un appel de complétion standard. Il fonctionne avec n'importe quel client compatible OpenAI. Ajustez le paramètre max_tokens pour contrôler la longueur de sortie. Le max de sortie par défaut est de 2 048 tokens sauf indication contraire.

Utilisation du SDK Node.js

Installez le package Node.js OpenAI. Initialisez le client avec l'URL de base https://api.uncensoredvideo.top/v1 et votre clé API. Utilisez le même endpoint chat.completions qu'en Python. Le SDK Node.js prend en charge les patterns async/await pour une intégration propre. Vous pouvez envoyer plusieurs messages dans l'historique de conversation pour maintenir le contexte. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions, ce qui vous permet de définir des outils pour l'extraction de métadonnées.

Copierimport OpenAI from "openai";

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

Cet exemple montre comment faire une requête. L'objet réponse contient le contenu généré. Vous pouvez analyser la sortie pour l'utiliser dans votre flux de travail de production vidéo. Assurez-vous de gérer les erreurs correctement, car des problèmes réseau ou des clés invalides peuvent survenir.

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie un flux d'événements envoyés par le serveur (SSE). Chaque chunk contient du texte partiel. Le dernier chunk inclut les statistiques d'utilisation, comme les comptes de tokens. Le streaming réduit la latence perçue pour les longs scripts ou les métadonnées détaillées. Il permet à votre application d'afficher la progression en temps réel. C'est idéal pour les outils interactifs ou l'affichage en direct de texte.

Copierstream = 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)

Ce flux traite les chunks à leur arrivée. Les données d'utilisation dans le dernier chunk vous aident à suivre les coûts avec précision. Les erreurs pendant le streaming peuvent interrompre le flux, alors implémentez une logique de nouvelle tentative si nécessaire. Le modèle prend en charge jusqu'à 100 000 tokens dans la fenêtre de contexte.

Limites, erreurs et contexte

La fenêtre de contexte fait 100 000 tokens au total. Le nombre maximal de tokens par requête est de 32 000. Vous pouvez effectuer 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées par clé. Les corps de requête doivent faire moins de 8 Mo. Les erreurs incluent 401 pour les clés invalides et 429 pour les limites de débit. Le code 402 indique un crédit insuffisant. Le crédit prépayé n'est débité que pour l'utilisation réelle de tokens. Les erreurs et les refus sont gratuits. Le crédit n'expire jamais. Aucune carte n'est nécessaire pour l'essai de 0,50 $. Réclamez ce crédit en un clic sur votre page de clé API. Rechargez avec USDT ou USDC.