API văn bản không kiểm duyệt cho AI

Văn bản không kiểm duyệt cho quy trình đa phương tiện

Hầu hết pipeline đa phương thức bắt đầu với mô hình thị giác hoặc âm thanh tạo văn bản thô. LLM chuẩn thường từ chối xử lý nếu chứa nội dung trưởng thành. Lớp văn bản whisper api của chúng tôi xử lý đầu ra thô, không kiểm duyệt. Đây là API hoàn thiện văn bản, không phải công cụ speech-to-text.

Sử dụng nó để làm sạch bản ghi, tạo chú thích cho nội dung người lớn hoặc trích xuất dữ liệu từ nhật ký video không kiểm duyệt. Mô hình được tinh chỉnh để trả lời mà không lọc việc sử dụng người lớn hợp pháp, đảm bảo quy trình của bạn không bị gián đoạn khi các mô hình tiêu chuẩn làm vậy. Bạn nhận được văn bản đầu vào, văn bản đầu ra, không có bộ lọc ẩn.

Hỗ trợ SDK tương thích OpenAI

API của chúng tôi tuân theo tiêu chuẩn chat-completions của OpenAI. Bạn có thể sử dụng SDK chính thức của OpenAI cho Python, Node.js hoặc bất kỳ client tương thích nào. Chỉ cần cập nhật base_url thành https://api.whisperapis.com/v1 và đặt khóa API của bạn. Model ID là uncensored. Chúng tôi hỗ trợ streaming qua Server-Sent Events (SSE) và gọi hàm/tool, giúp dễ dàng tích hợp vào các codebase hiện có.

• POST /v1/chat/completions để tạo
• GET /v1/models để liệt kê
• Không có embedding, hình ảnh hoặc tạo âm thanh

Copyfrom openai import OpenAI

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

Cửa sổ ngữ cảnh 100k cho phân tích sâu

Xử lý các tài liệu dài hoặc bản ghi mở rộng đòi hỏi một cửa sổ ngữ cảnh lớn. API của chúng tôi hỗ trợ tối đa 100.000 token mỗi yêu cầu, bao gồm cả prompt và completion. Điều này cho phép bạn cung cấp toàn bộ sách, nhật ký dài hoặc đầu ra OCR độ phân giải cao trong một lệnh gọi duy nhất. Các mô hình tiêu chuẩn thường giới hạn bạn ở 8k hoặc 32k token, buộc các chiến lược phân đoạn phức tạp. Với 100k, bạn có thể thực hiện phân tích sâu, tóm tắt hoặc trích xuất trên toàn bộ ngữ cảnh.

Copycurl https://api.whisperapis.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."}]
  }'

Giá cả trả tiền theo mức sử dụng

Chúng tôi cung cấp một mô hình giá cả đơn giản, minh bạch cho việc xử lý văn bản ngữ cảnh cao. Không có phí hàng tháng, không có sự phức tạp của doanh nghiệp và không có chi phí ẩn. Bạn chỉ trả tiền cho các token bạn sử dụng. Tín dụng nạp tiền có sẵn từ $10, với tiền thưởng cho các số tiền lớn hơn. Tín dụng trả trước không bao giờ hết hạn, vì vậy bạn có thể sử dụng nó bất cứ khi nào bạn cần.

• $0.25 cho 1 triệu token đầu vào
• $1.00 cho 1 triệu token đầu ra
• Không yêu cầu đăng ký

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Không bộ lọc nội dung, chỉ văn bản

Mô hình của chúng tôi không kiểm duyệt theo mặc định. Nó không từ chối các chủ đề hợp pháp dành cho người trưởng thành, hư cấu, nghiên cứu bảo mật hoặc gây tranh cãi. Điều này khiến nó lý tưởng cho các quy trình xử lý nội dung do người dùng tạo, viết sáng tạo hoặc phương tiện chuyên biệt. Tuy nhiên, nó không dành cho tất cả mọi người. Nếu bạn cần kiểm duyệt nội dung nghiêm ngặt, đầu ra an toàn cho thương hiệu hoặc suy luận độ trễ thấp cho trò chuyện thời gian thực, đây có thể không phải là lựa chọn phù hợp. Chúng tôi cũng không cung cấp đảm bảo SLA, chứng nhận SOC2 hoặc triển khai tại chỗ. Chúng tôi là một API văn bản không kiểm duyệt đơn giản dành cho các nhà phát triển cần đầu ra thô mà không có bộ lọc.

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)