Configurare URL de bază și autentificare
Cererea dumneavoastră începe la https://api.grokified.cc/v1. Transmite cheia ta API în Authorization header. Primești o singură cheie activă per cont, afișată imediat după înregistrarea prin Google sau email.
Prima cerere
Trimite o cerere POST la /v1/chat/completions cu modelul uncensored. Sistemul procesează inputul tău și returnează text brut, fără filtre corporatiste.
- Utilizare
temperaturepentru creativitate. - Setează
max_tokenspentru a controla lungimea ieșirii.
curl https://api.grokified.cc/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "get the last modified date of index html"}]
}'
Integrare SDK Python
Instalează biblioteca oficială OpenAI. Setează URL-ul de bază la endpoint-ul nostru. Transmite cheia ta ca valoare a cheii API. Acest lucru asigură compatibilitatea cu codul client existent.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.grokified.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)
Configurare SDK Node.js
Importați pachetul OpenAI. Inițializați clientul cu cheia și URL-ul de bază. Apelați chat.completions.create cu promptul tău. Răspunsul conține textul generat.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.grokified.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);
Utilizarea tokenilor și răspunsuri în flux
Activați streaming-ul setând stream: true. Primește Server-Sent Events (SSE). Ultimul chunk include datele de utilizare a tokenilor. Acest lucru te ajută să urmărești costurile în timp real.
stream = 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)
Rate limits, errors, and context window
Primești 300 de cereri pe minut și 8 cereri concurente. Fereastra de context are 100.000 de tokeni. Erori precum 401 sau 402 nu consumă credit. Refuzurile sunt, de asemenea, gratuite.