Guide de démarrage rapide de l'API TTS

URL de base et authentification

Commencez par configurer votre client pour qu'il pointe vers notre URL de base : https://api.ttsapihub.com/v1. Notre API est entièrement compatible OpenAI, vous pouvez donc utiliser des SDK standard en mettant simplement à jour l'base_url et en fournissant votre clé API. L'authentification est gérée via l'en-tête Authorization avec un jeton Bearer. Vous générez une clé unique lors de l'inscription sur la page Obtenir la clé API. Chaque compte est limité à une clé active, que vous pouvez régénérer à tout moment. Vos prompts ne sont pas utilisés pour l'entraînement, et aucun numéro de téléphone ou carte bancaire n'est requis pour commencer avec le crédit d'essai.

Générer du texte avec les complétions de chat

Envoyez une requête POST /v1/chat/completions standard pour générer du texte. L'ID du modèle à utiliser est uncensored. Ce modèle est un LLM à poids ouverts ajusté pour répondre sans refus de contenu pour une utilisation adulte légale, ce qui le rend idéal pour les scripts créatifs ou les dialogues où les filtres d'entreprise pourraient bloquer votre contenu. Il ne génère pas d'audio, d'images ou de vidéos ; il produit du texte pur que votre pipeline TTS peut traiter. Vous pouvez ajuster des paramètres comme temperature et max_tokens selon les besoins. L'API prend en charge l'appel de fonctions pour l'extraction de données structurées, vous permettant de formater les réponses pour votre application.

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

Intégration du SDK Python

Pour les développeurs Python, le SDK officiel openai fonctionne directement avec une configuration minimale. Initialisez le client avec votre URL de base et votre clé API, puis appelez chat.completions.create(). Cette approche vous permet de tirer parti des clients compatibles OpenAI existants tout en bénéficiant de notre modèle sans censure. La réponse inclut le texte généré, que vous pouvez alimenter directement dans votre moteur de synthèse vocale. Rappelez-vous qu'il s'agit d'une API textuelle uniquement, vous gérez donc la génération audio séparément dans votre pipeline.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.ttsapihub.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.js

Les développeurs Node.js peuvent utiliser le package npm openai avec la même configuration que Python. Définissez l'baseURL sur notre endpoint et fournissez votre clé API. Appelez l'endpoint de complétions avec l'ID de modèle uncensored. Cette intégration est simple et vous permet d'intégrer notre génération de texte directement dans vos services TTS Node.js existants. L'API répond avec du JSON standard, ce qui facilite l'analyse et le traitement du texte généré pour les besoins de votre application.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ttsapihub.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 via SSE

Pour une latence plus faible, activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie des Server-Sent Events (SSE) contenant des morceaux de texte incrémentaux. Cela est particulièrement utile pour la génération de contenu long, car les utilisateurs peuvent voir le texte apparaître en temps réel. La réponse en streaming suit le format standard SSE d'OpenAI, vous pouvez donc utiliser des analyseurs de flux existants. Cette approche réduit les temps d'attente perçus et permet à votre application d'afficher le texte au fur et à mesure de sa génération, améliorant l'expérience utilisateur pour votre pipeline TTS.

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)

Limites, erreurs et fenêtre de contexte

Votre clé API est limitée à 300 requêtes par minute et à un corps de requête de 8 Mo. Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens, permettant de traiter de longs scripts ou documents. Les erreurs courantes incluent 401 (clé invalide), 402 (crédit insuffisant) et 429 (limite de débit). Si vous atteignez la limite de débit, implémentez une rétrogradation exponentielle. La tarification est transparente : 0,25 $ par 1M de tokens d'entrée et 1,00 $ par 1M de tokens de sortie. Les crédits sont prépayés, n'expirent jamais et les recharges commencent à 10 $. Un nouveau compte reçoit un crédit d'essai gratuit de 0,50 $ valable 7 jours, sans carte requise. Les limites de contenu bloquent uniquement le contenu sexuel impliquant des mineurs ; tous les autres sujets adultes légaux, fictifs ou controversés sont autorisés.