Documentation API Proxy GPT

Authentification et URL de base

Envoyez votre clé API dans le Authorization header pour https://api.proxygpt.cc/v1. Le service est une API compatible openai, donc vous n'avez pas besoin de réécrire votre logique d'intégration existante. Mettez simplement à jour l'URL de base et injectez vos identifiants dans le format d'en-tête standard. Vous obtenez une clé active par compte ; la génération d'une nouvelle clé invalide immédiatement la précédente. Cela garde les choses simples sans surcharge de routage complexe. Vous pouvez obtenir votre clé instantanément via la connexion Google ou par e-mail sans vérification par téléphone.

Première demande

Faites un appel de complétion de chat standard pour tester la connexion. L'ID du modèle est uncensored et il gère la génération de texte sans refus de contenu pour les sujets adultes légaux. Vous obtenez une réponse directe avec vos paramètres choisis. Cela convient aux développeurs qui souhaitent un accès brut au modèle sans la surcharge des fonctionnalités d'entreprise. Le corps de la requête est minimal et simple.

Copycurl https://api.proxygpt.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "fetch https api with python requests library"}]
  }'

Cela renvoie une réponse texte immédiatement. Le système n'utilise pas vos prompts pour l'entraînement. Vous pouvez commencer à expérimenter avec différentes valeurs de temperature et top-p pour ajuster le ton. C'est une alternative GPT sans censure fiable pour votre cas d'usage spécifique.

SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI avec une URL de base personnalisée. Cette approche garantit que vous n'êtes pas lié à un fournisseur spécifique. Vous pouvez passer facilement entre différents services proxy si vos besoins changent. La structure du code reste identique aux implémentations standard. Pointez simplement le client vers notre URL de base et fournissez votre clé. Cette méthode prend en charge tous les paramètres standard comme temperature et stop.

Copyfrom openai import OpenAI

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

L'objet de réponse contient le texte généré et l'utilisation des jetons. Vous pouvez itérer à travers le résultat pour extraire le contenu. C'est la méthode la plus courante pour intégrer notre LLM sans censure dans vos applications. Il gère automatiquement les détails HTTP pour vous.

SDK Node

Initialisez le client OpenAI avec l'URL de base correcte dans les environnements Node.js. Cela vous permet d'utiliser des méthodes familières pour les complétions de chat. Vous pouvez passer les mêmes paramètres que pour tout autre service compatible OpenAI. Le code est concis et facile à lire. Vous n'avez pas besoin d'installer de dépendances supplémentaires au-delà du SDK standard.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

La réponse inclut toutes les données de complétion. Vous pouvez accéder directement au contenu du message. C'est efficace pour les tâches de génération côté serveur. Le proxy gère les requêtes réseau sous-jacentes afin que vous puissiez vous concentrer sur la logique de votre application. C'est une option de LLM bon marché pour mettre à l'échelle vos projets.

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant le stream parameter à true. Cela envoie des réponses partielles au fur et à mesure de leur génération. Vous pouvez afficher du texte aux utilisateurs en temps réel sans attendre la complétion complète. Le serveur envoie des événements server-sent (SSE) pour chaque jeton. Le dernier chunk contient l'utilisation totale des jetons pour la requête. C'est utile pour les interfaces de chat qui nécessitent un retour immédiat.

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)

Gérez les événements du flux pour accumuler le texte final. Le service proxy GPT garantit que le streaming est stable et cohérent. Vous pouvez annuler le flux prématurément si l'utilisateur change d'avis. Cela réduit l'utilisation inutile de jetons et économise des crédits. C'est une fonctionnalité clé pour une expérience utilisateur réactive.

Limites de débit et erreurs

L'API impose des limites de débit strictes pour garantir la fiabilité. Vous êtes limité à 300 requêtes par minute et à 8 requêtes simultanées par clé. Si vous dépassez ces limites, vous recevrez une erreur 429. Les erreurs d'authentification renvoient 401 pour les clés invalides. Des fonds insuffisants entraînent une erreur 402. La fenêtre de contexte est de 100 000 jetons pour l'invite et la complétion combinées. La sortie maximale est de 16 000 jetons à moins que vous ne spécifiiez une valeur inférieure max_tokens. Gardez vos corps de requête en dessous de 8 Mo. Ces limites sont claires et cohérentes. Vous n'avez pas à vous soucier de la limitation cachée. Le service est conçu pour les développeurs qui ont besoin de performances prévisibles. Les erreurs sont gratuites, vous ne payez donc que pour les complétions réussies.