Guida all'Avvio Rapido API

URL Base e Autenticazione

Connettiti alla nostra API LLM uncensored utilizzando l'URL di base standard compatibile con OpenAI. La tua chiave API autentica ogni richiesta, quindi mantienila sicura ma accessibile alla tua applicazione. Utilizziamo un'intestazione semplice per la convalida, garantendo che i tuoi prompt raggiungano il modello senza attriti.

Copycurl https://api.modelsaiuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all available endpoint urls"}]
  }'

Ti serve solo una chiave attiva per account. Se ruoti le chiavi, quella vecchia smette di funzionare immediatamente. Questo evita addebiti doppi accidentali dovuti a script obsoleti in esecuzione in background. Il credito prepagato copre tutti gli utilizzi, quindi monitora il saldo tramite la dashboard se necessario.

Endpoint Chat Completions

Invia messaggi al modello "uncensored" tramite l'endpoint standard di completamento chat. Questo endpoint gestisce interazioni testo-in, testo-out con una finestra di contesto di 100.000 token. Puoi includere istruzioni di sistema per definire il comportamento, oppure inviare semplicemente messaggi utente per un'interazione diretta.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Il modello non rifiuta i contenuti adulti legali o gli argomenti controversi di default. Imposta parametri come temperature per la creatività o top_p per la diversità. Se ometti max_tokens, l'output predefinito è di 2,048 token. Richiedi fino a 16,000 token per risposte più lunghe. Questo endpoint è tutto ciò di cui hai bisogno per la maggior parte delle attività di automazione.

Risposte in streaming (SSE)

Ricevi generazione di token in tempo reale utilizzando Server-Sent Events (SSE). Questo è ideale per le interfacce chat dove desideri visualizzare il testo man mano che appare. L'ultimo chunk dello stream include l'utilizzo totale dei token per scopi di fatturazione. Ciò consente alla tua applicazione di monitorare i costi in modo accurato in tempo reale.

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)

Lo streaming riduce la latenza percepita per gli utenti finali, rendendo l'esperienza dell'AI uncensored reattiva. Gestisci gli errori di connessione in modo elegante, poiché le interruzioni di rete possono interrompere lo stream. Il riconnessione è semplice poiché lo stato del modello viene mantenuto per richiesta, non tra le sessioni. Usa questa funzione per la generazione di contenuti dinamici.

Function Calling e modalità JSON

Integra l'estrazione di dati strutturati utilizzando la chiamata di funzioni o la modalità JSON. Specifica gli strumenti nella richiesta per guidare il formato di output del modello. Questo è cruciale per i pipeline di automazione che necessitano di strutture dati affidabili dal LLM senza censure. La modalità JSON forza la risposta a essere JSON valido, riducendo gli errori di parsing.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Definisci gli schemi degli strumenti con descrizioni chiare per migliorare l'accuratezza. Il modello rispetta le definizioni degli strumenti, restituendo gli argomenti nel formato previsto. Questo rende facile concatenare le chiamate API o attivare azioni esterne. Usalo per costruire agent o flussi di lavoro di elaborazione dati senza passaggi di convalida manuali.

Limiti di frequenza e vincoli

La nostra API impone limiti rigorosi per garantire la stabilità per tutti gli utenti. Hai diritto a 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti per chiave. Ogni corpo della richiesta deve essere inferiore a 8 MB per prevenire problemi di payload eccessivo. Questi limiti si applicano per chiave API, quindi distribuisci il carico tra le chiavi se necessario.

Errori come 401 indicano una chiave non valida o mancante. Un errore 402 significa che il tuo credito prepagato è esaurito. Uno status 429 segnala che hai raggiunto il limite di frequenza. Metti in pausa e riprova dopo una breve attesa. Questi vincoli sono trasparenti, senza limitazioni nascoste durante i picchi di traffico.

Finestra di contesto e limiti di output

Il modello supporta una finestra di contesto di 100,000 token, che include sia il prompt che il completamento. Questo consente un'analisi estesa dei documenti o lunghe cronologie di conversazioni. Tuttavia, l'output massimo per richiesta è limitato a 16,000 token. Se non specifichi max_tokens, il valore predefinito è di 2,048 token.

Per output molto lunghi, considera la divisione della richiesta o l'uso dello streaming. Questo garantisce che tu rimanga entro i limiti per richiesta. La finestra di contesto è condivisa, quindi un design efficiente del prompt è fondamentale. Usa questa capacità per attività di ragionamento profondo e senza restrizioni senza raggiungere limiti rigidi.