Documentazione API per modelli senza censure

Autenticazione e intestazioni

Invia la tua chiave API nell'intestazione Authorization per ogni richiesta. Usa il formato Bearer YOUR_API_KEY e includilo nel Authorization campo. La tua chiave viene generata immediatamente dopo la registrazione tramite Google o email. Non è richiesto un numero di telefono per la registrazione. Mantieni la chiave sicura nelle variabili di ambiente per prevenire utilizzi non autorizzati contro il tuo saldo prepagato. L'intestazione garantisce che i nostri server identifichino il tuo account per una fatturazione accurata dei token.

POST /v1/chat/completions

Esegui la tua prima richiesta per generare risposte di testo. Usa il POST /v1/chat/completions endpoint con il model impostato a uncensored. Questo endpoint accetta array di messaggi standard contenenti ruoli user e assistant. Puoi trasmettere le risposte o ricevere il testo completo in base alla configurazione del tuo client. Il modello elabora il tuo input e restituisce testo senza rifiuti di contenuto per uso adulto legale. Consulta la pagina dei limiti di frequenza per i vincoli di concorrenza.

GET /v1/models

Recupera le informazioni disponibili sui modelli utilizzando l'endpoint GET. Questo restituisce i metadati sul modello uncensored e sulle sue capacità. Puoi verificare l'ID del modello prima di inviare le richieste di completamento. La risposta conferma la compatibilità dell'API con le strutture standard OpenAI. Usa questo per debuggare rapidamente le configurazioni del client. Aiuta a garantire che il tuo SDK punti alla versione corretta del servizio. Questo endpoint non consuma crediti token dal tuo account.

Risposte in streaming e utilizzo dei token

Abilita lo streaming impostando il stream impostare il parametro su true. Ricevi server-sent events (SSE) man mano che i token vengono generati. L'ultimo chunk contiene l'utilizzo totale dei token per la richiesta. Questo consente la visualizzazione in tempo reale delle risposte nella tua applicazione. I conteggi dei token ti aiutano a monitorare accuratamente il tuo saldo prepagato. Gli errori durante lo streaming vengono gestiti chiudendo lo stream normalmente. Puoi interrompere lo stream senza penalità se necessario.

Function calling e modalità JSON

Usa il tools il parametro per le funzionalità di function calling. Imposta response_format a json_object per l'output JSON rigoroso. Il modello supporta la generazione di dati strutturati per le tue applicazioni. Puoi definire strumenti personalizzati nel corpo della richiesta. L'API convalida la struttura prima di inviarla al modello. Questo garantisce un parsing coerente nel tuo codice downstream. La modalità JSON è ideale per i flussi di lavoro automatizzati che richiedono formati specifici.

Limiti di frequenza e gestione degli errori

Aspettati errori 429 se superi le 300 richieste al minuto. Il limite permette 8 richieste concorrenti per chiave. I corpi delle richieste devono rimanere sotto 8 MB. Se ricevi un errore 401, verifica la validità della tua chiave API. Un errore 402 indica credito prepagato insufficiente. Gli errori non consumano token dal tuo saldo. La finestra di contesto supporta 100.000 token per prompt e completamento combinati. L'output massimo è di 16.000 token se non diversamente specificato. Gestisci questi errori con grazia nel codice del tuo client.

cURL

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

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming

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)