Documentation de l’API Grok sans censure

Authentification et URL de base

Obtenez votre clé immédiatement via Google ou e-mail sur la page des clés. Aucun numéro de téléphone n'est requis pour l'inscription.

Dirigez vos requêtes vers https://api.uncensorgrok.com/v1 et passez votre clé API dans le Authorization header.

• URL de base : https://api.uncensorgrok.com/v1
• ID du modèle : uncensored
• Auth : Jeton Bearer

Copycurl https://api.uncensorgrok.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France"}]
  }'

Le point de terminaison /v1/chat/completions

Envoyez du texte à notre API et recevez du texte en retour. Nous prenons uniquement en charge les complétions de chat. Pas d'embeddings, pas d'images, pas d'audio.

Utilisez les SDK officiels d'OpenAI en mettant à jour l'URL de base. Pointez votre client vers notre point de terminaison et utilisez l'ID du modèle uncensored.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Intégration du SDK Node

Intégrez le comportement Grok sans censure dans vos applications Node avec des modifications de code minimales.

Configurez le client Node pour pointer vers notre URL de base. Transmettez votre clé API et l'ID du modèle pour commencer à générer du texte.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Réponses en streaming et consommation de jetons

Diffusez des mises à jour de texte en temps réel via Server-Sent Events (SSE). Les données d'utilisation des tokens apparaissent dans le dernier chunk.

Cette approche réduit la latence perçue pour la génération de contenu long.

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)

Appel de fonction et mode JSON

Activez les sorties structurées avec response_format: {"type": "json_object"} ou utiliser des outils pour l'appel de fonctions.

Notre modèle prend en charge tool_choice et le réglage standard des paramètres pour un parsing prévisible.

Limites de débit et contraintes de requête

Vous obtenez 300 requêtes par minute et 8 requêtes concurrentes par clé. Les requêtes sont limitées à un corps de 8 Mo.

Les erreurs et les refus ne consomment pas votre crédit prépayé. La fenêtre de contexte est de 100 000 jetons au total. La sortie maximale est de 16 000 jetons.