Documentazione API

Avvio rapido: La tua prima richiesta

Invia il tuo primo messaggio al modello uncensored immediatamente. Usa l'endpoint standard per le chat-completions per generare testo. Il modello risponde a prompt in linguaggio naturale senza rifiuti di contenuto per uso adulto legale. Questa configurazione funziona con qualsiasi client compatibile con OpenAI.

Inizia installando l'SDK per il tuo linguaggio preferito. Quindi configura la tua chiave API. L'esempio seguente mostra una richiesta curl di base per testare la connettività.

Puoi regolare parametri come temperature per controllare la casualità. La risposta restituisce il testo generato direttamente. Questo flusso semplice ti permette di verificare il funzionamento dell'API prima di costruire logica complessa.

Copycurl https://api.apiaicharacter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current API rate limit status?"}]
  }'

URL Base e Autenticazione

Connettiti utilizzando l'URL base dedicato per questa API. Sostituisci l'endpoint predefinito con l'indirizzo del nostro server ospitato. Questo garantisce che le tue richieste raggiungano direttamente il modello uncensored. L'autenticazione si basa su una singola chiave API per account.

Genera la tua chiave tramite la dashboard. Passala nell'intestazione Authorization come token Bearer. Questo metodo è compatibile con gli SDK standard di OpenAI. Puoi cambiare provider modificando solo l'URL di base e la chiave.

Tieni la tua chiave al sicuro. Essa garantisce l'accesso completo al tuo credito prepagato. La chiave sostituisce qualsiasi chiave attiva precedente immediatamente alla generazione.

Endpoint: Chat Completions

Interagisci con il modello tramite l'endpoint di completamento chat. Questo è l'unico endpoint di generazione di testo disponibile. Accetta messaggi e restituisce testo generato. Non sono supportati embedding, immagini o audio.

Invia una richiesta POST alla rotta chat. Includi i tuoi messaggi di sistema e utente nel corpo. Il modello elabora il contesto e genera una risposta. Puoi usare la modalità JSON per un output strutturato.

Il function calling è supportato. Definisci gli strumenti e lascia che il modello decida quando usarli. Questa flessibilità consente flussi di lavoro di agenti complessi. La risposta include il contenuto generato e l'utilizzo dei token.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Parametri: Temperatura, Top P e Stop

Controlla lo stile dell'output utilizzando parametri standard. Regola la temperature per modificare la creatività. Valori più bassi rendono le risposte più deterministiche. Valori più alti introducono maggiore varietà.

Utilizza top P per filtrare le parole improbabili. Questo aiuta a mantenere la coerenza consentendo al contempo la creatività. Imposta le sequenze di stop per terminare la generazione in corrispondenza di marcatori specifici. Questo è utile per controllare la struttura del dialogo.

Il parametro seed consente risultati riproducibili. Usalo durante il debug dei tuoi prompt. Questi parametri ti offrono un controllo preciso sul comportamento del modello. Sintonizzali in base alle esigenze della tua applicazione.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apiaicharacter.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 e Utilizzo dei Token

Ricevi risposte in tempo reale utilizzando server-sent events. Lo streaming riduce la latenza percepita per gli utenti. L'API invia i token man mano che vengono generati. Questo crea un'esperienza di lettura più fluida.

L'utilizzo dei token viene segnalato nell'ultimo chunk. Ciò ti consente di monitorare i costi con precisione. La fatturazione si basa sui token effettivamente consumati. Errori e rifiuti non comportano costi.

Implementa un gestore di stream per elaborare i dati. Aggiorna la tua UI man mano che arrivano i token. Questo approccio è ideale per le interfacce di chat. Il modello supporta lo streaming per tutti i tipi di richiesta.

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)

Limiti di frequenza e vincoli

Comprendere i limiti per evitare interruzioni del servizio. Puoi effettuare 300 richieste al minuto per chiave. Le richieste concorrenti sono limitate a otto simultaneamente. Il corpo della richiesta non deve superare gli 8 MB.

Gestisci gli errori in modo elegante. Uno stato 401 significa che la tua chiave non è valida. Uno stato 402 indica crediti insufficienti. Uno stato 429 segnala che hai raggiunto il limite di velocità.

La finestra di contesto supporta un totale di 100,000 token. Questo include sia il prompt che il completamento. L'output massimo è di 16,000 token per richiesta. Imposta max_tokens per controllare la lunghezza dell'output. Gli errori sono gratuiti, quindi la logica di retry è sicura.