Integra i modelli Uncensored AI in pochi minuti

URL di base e autenticazione

La nostra API segue lo standard OpenAI, richiedendo solo un'adeguamento dell'URL base e una chiave API. L'URL base è https://api.uncensoredaimodels.cc/v1. Ricevi un'unica chiave API attiva al momento della registrazione. Includila nell'intestazione Authorization come token Bearer. Se la chiave non è valida, l'API restituisce un errore 401. Se non hai credito sufficiente, ricevi un errore 402. Questo design ti permette di integrare il nostro servizio nei client OpenAI esistenti aggiornando solo due valori di configurazione.

Endpoint di completamento chat

Invia testo al modello utilizzando l'endpoint POST /v1/chat/completions. L'identificatore del modello è uncensored. Le richieste devono rimanere entro un limite del corpo di 8 MB e una finestra di contesto di 100.000 token. Il modello restituisce il testo generato senza le solite rifiutazioni di contenuto per argomenti adulti leciti. Usa questo endpoint per attività di generazione diretta di testo.

Copycurl https://api.uncensoredaimodels.cc/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."}]
  }'

Risposte in streaming (SSE)

Abilita la consegna dei token in tempo reale impostando stream: true. L'API restituisce Server-Sent Events (SSE), consentendo alla tua applicazione di elaborare i token mentre vengono generati. Le statistiche sull'utilizzo dei token appaiono solo nell'ultimo frammento dello streaming. Questo approccio riduce la latenza percepita per gli utenti in attesa di contenuti di lunga durata.

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)

Integrazione SDK Python

Utilizza la libreria Python ufficiale di OpenAI per integrarti rapidamente. Imposta base_url sul nostro endpoint e fornisci la tua chiave API. Il client gestisce la serializzazione e l'analisi degli errori automaticamente. Questo metodo è ideale per servizi backend o script di elaborazione dati che richiedono un'uscita di testo senza censura strutturata.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Integrazione SDK Node.js

Per gli ambienti JavaScript, l'SDK Node.js di OpenAI funziona con il nostro endpoint. Inizializza il client con il tuo URL di base e la chiave. Questa integrazione supporta sia le richieste sincrone che asincrone, adattandosi bene ai server Express o alle funzioni serverless. Assicurati che il tuo ambiente supporti la versione di Node richiesta per l'SDK.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Parametri e limiti del modello

Controlla il comportamento di generazione utilizzando parametri come temperature, top_p e seed. Puoi imporre l'output JSON tramite response_format o definire strumenti per la chiamata di funzioni. L'API impone un limite rigido di 300 richieste al minuto e 8 richieste parallele per chiave. Se superi questi limiti, l'API restituisce un errore 429. L'output è limitato a 32.000 token per richiesta.