Avvio rapido con l'API senza filtri

Prerequisiti e configurazione dell'SDK

La nostra API funziona con qualsiasi client compatibile con OpenAI. Hai bisogno solo di una chiave API dal nostro dashboard.

Installa l'SDK standard per il tuo linguaggio. Per Python, esegui pip install openai. Per Node.js, esegui npm install openai. Usiamo lo standard OpenAI classe.

Imposta il tuo URL base sul nostro endpoint. Questo garantisce che tutte le richieste vengano instradate correttamente verso il nostro LLM uncensored.

Autenticazione con la tua chiave API

Passa la tua chiave API in Authorization header. Lo richiediamo per ogni richiesta.

Genera la tua chiave nella pagina "Ottieni chiave API". Puoi accedere con Google o utilizzare email e password.

Tieni la tua chiave al sicuro. È attiva una sola chiave per account. Se la perdi, generane una nuova per sostituire quella vecchia.

Invio della tua prima completazione chat

Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions. Specifica il modello come uncensored.

Includi il tuo messaggio nell' messages array. Il modello restituirà una risposta testuale.

Ecco un esempio di curl:

Copycurl https://api.llmsuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the timeout to 30 seconds for the request"}]
  }'

Gestione delle risposte in streaming tramite SSE

Utilizza lo streaming per output in tempo reale. Imposta stream a true nella richiesta.

L'API invia Server-Sent Events. Ogni chunk contiene testo parziale.

Raccogli tutti i chunk per costruire la risposta completa. Questo è ideale per le interfacce chat.

Esempio in Python:

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configurazione di parametri come la temperatura

Regola i parametri per controllare la creatività. Usa temperature per la casualità.

Imposta top_p per il campionamento nucleare. Usa max_tokens per limitare la lunghezza dell'output.

Supportiamo una finestra di contesto di 100,000 token. Questo permette conversazioni lunghe.

Esempio Node.js:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Comprendere l'utilizzo e i costi dei token

Paga solo per ciò che utilizzi. Il credito è prepagato e non scade mai.

I token di input costano $0.15 per 1M. I token di output costano $0.50 per 1M.

Errori e rifiuti sono gratuiti. Controlla l'ultimo chunk per l'utilizzo dei token.

Esempio di stream:

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)