Documentazione API senza filtri

Autenticazione e Base URL

La tua chiave API autentica ogni richiesta. Utilizza l'URL base HTTPS://api.uncensores.cc/v1 con qualsiasi SDK standard di OpenAI. L'identificatore del modello è "uncensored". Trasmetti la tua chiave nell'intestazione Authorization come token Bearer. Puoi generare una chiave tramite la dashboard utilizzando Google o email. Ogni account contiene una chiave attiva che sostituisce quella precedente.

Copycurl https://api.uncensores.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten python libraries for data science"}]
  }'

Devi includere il campo model in ogni richiesta. L'endpoint si aspetta un array messages contenente la cronologia della tua conversazione. Se la chiave manca o non è valida, l'API restituisce un errore 401. Questo garantisce che solo gli utenti autorizzati consumino il tuo credito prepagato.

L'endpoint Chat Completions

Invia richieste POST a /v1/chat/completions per la generazione di testo. Questo endpoint gestisce prompt conversazionali standard e restituisce risposte testuali strutturate. Non supporta embedding né generazione di immagini. Fornisci messaggi di sistema, utente e assistente per guidare il modello. Il modello risponde con contenuto testuale grezzo all'interno dell'array choices.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Inizializza il client con l'URL base e la chiave. Definisci la lista dei messaggi con il ruolo e il contenuto desiderati. Esegui il metodo chat.completions.create. L'oggetto di risposta contiene il testo generato e le statistiche di utilizzo. Questo approccio diretto elimina la complessità di routing per attività di scrittura NSFW o creativa.

Risposte in streaming con SSE

Abilita lo streaming impostando stream su true nella richiesta. L'API restituisce Server-Sent Events (SSE) man mano che i token diventano disponibili. Questo riduce la latenza percepita per gli output lunghi. Ogni chunk contiene un delta parziale della risposta. Devi accumulare questi delta per ricostruire il testo finale.

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)

L'ultimo chunk include le statistiche complete di utilizzo per la richiesta. Questo ti permette di monitorare il consumo dei token in tempo reale. Lo streaming è ideale per le interfacce chat dove gli utenti si aspettano feedback immediato. Funziona in modo trasparente con il formato di output del modello uncensored.

Function Calling e modalità JSON

L'API supporta la chiamata di funzioni tramite il parametro tools. Definisci lo schema della funzione nella richiesta e imposta tool_choice su auto o su un nome specifico. Il modello restituisce le chiamate di funzione nella risposta invece di testo normale. Puoi anche forzare l'output JSON impostando response_format su json_object. Ciò garantisce un parsing prevedibile per i flussi di lavoro automatizzati.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Passa le definizioni degli strumenti nell'array tools. Il modello selezionerà la funzione appropriata in base all'input. Riceverai il nome della funzione e gli argomenti nella risposta. Questa funzione funziona insieme alle chat completions standard senza endpoint aggiuntivi. Usala per l'estrazione di dati strutturati o per un comportamento simile a un agente.

Parametri: Temperatura, Top-P e Seeds

Regola la temperatura per controllare la casualità. Valori superiori a 1 aumentano la creatività, mentre valori inferiori a 1 rendono gli output più deterministici. Usa top_p per limitare il campionamento alla percentuale superiore della massa di probabilità. Imposta seed per risultati riproducibili tra richieste identiche. Questi parametri consentono di affinare lo stile di output del modello uncensored.

Puoi anche utilizzare le sequenze di stop per interrompere la generazione a specifiche stringhe. presence_penalty e frequency_penalty aiutano a ridurre le ripetizioni. La temperatura predefinita è 1.0. Regolare queste impostazioni aiuta a ottimizzare per il roleplay o la scrittura tecnica. Ogni richiesta supporta questi parametri standard compatibili con OpenAI.

Limiti dei Token e Finestra di Contesto

La finestra di contesto supporta un totale di 100.000 token per prompt e completamento. Puoi generare fino a 16.000 token per richiesta. Se ometti max_tokens, il valore predefinito è 2.048 token. Questo limite si applica all'input e all'output combinati. Le richieste che superano la dimensione del corpo di 8 MB falliranno. L'API impone un limite di frequenza di 300 richieste al minuto. Le richieste concorrenti sono limitate a 8 per chiave. Errori come 402 (nessun credito) o 429 (limite di frequenza) forniscono feedback chiari. Il credito non utilizzato non scade, assicurando che paghi solo per l'utilizzo effettivo.