Avvio rapido: usa l'API Unzensiertes LLM

URL base e autenticazione

L'API di unzensiertesllm.com segue standard consolidati per semplificare l'integrazione. Tutte le richieste vengono inviate all'URL di base https://api.unzensiertesllm.com/v1. È necessaria una chiave API, che viene fornita immediatamente dopo la registrazione nella sezione "Ottieni chiave API". La chiave va passata nell'intestazione Authorization: Bearer <IHR_SCHLÜSSEL>. Se si utilizzano gli SDK ufficiali, è possibile configurare l'URL di base e la chiave API nelle variabili d'ambiente OPENAI_API_KEY e OPENAI_BASE_URL. Il modello a cui ci si connette ha l'ID uncensored. Si tratta di un modello indipendente, specificamente ottimizzato, che non appartiene ai grandi fornitori noti come GPT o Claude.

Invia la prima richiesta

Per testare il funzionamento, invia una semplice richiesta di chat. L'endpoint si aspetta un oggetto JSON con il ruolo user e un messaggio. Il tipo di risposta è testo. Una richiesta valida restituisce una risposta nel formato standard. Se la chiave API non è valida, riceverai un errore 401. Se il tuo credito è esaurito, l'API restituirà un errore 402. Per il primo utilizzo ricevi 0,50 $ di credito di prova, valido per sette giorni.

Kopierencurl https://api.unzensiertesllm.com/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."}]
  }'

Usa l'SDK Python

L'integrazione nei progetti Python è possibile direttamente tramite il pacchetto ufficiale openai. Poiché l'API è compatibile con OpenAI, puoi utilizzare la sintassi che già conosci. Modifica semplicemente la base_url e imposta la chiave API. Il modello uncensored elabora gli input senza i tipici filtri sui contenuti di altri fornitori, rendendolo ideale per contenuti creativi o per adulti. Assicurati di mantenere aggiornata la libreria per garantire la compatibilità.

Kopierenfrom openai import OpenAI

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

Integrazione SDK Node.js

Gli sviluppatori che lavorano con JavaScript o TypeScript possono utilizzare il pacchetto NPM openai. Configura l'istanza del client con l'URL di base della nostra infrastruttura. Questo consente un'integrazione senza soluzione di continuità con applicazioni web esistenti o servizi backend. La risposta viene restituita come stream o come oggetto completo, a seconda della configurazione. Il modello uncensored supporta anche le chiamate di funzioni, facilitando l'utilizzo in flussi di lavoro complessi. Assicurati che il tuo ambiente Node.js sia moderno per sfruttare appieno tutte le funzionalità.

Kopierenimport OpenAI from "openai";

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

Abilita lo streaming (SSE)

Per le applicazioni in tempo reale, lo streaming delle risposte è essenziale. Imposta il parametro stream: true nella tua richiesta. L'API invierà quindi Server-Sent Events (SSE) che contengono chunk del testo generato. Questo migliora notevolmente la latenza percepita per gli utenti finali. Puoi renderizzare il testo gradualmente mentre il modello sta ancora elaborando. Questo è particolarmente utile per le interfacce chat che richiedono feedback immediato senza dover attendere la generazione completa.

Kopierenstream = 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)

Elenca i modelli e i limiti

Utilizza l'endpoint GET /v1/models per interrogare i modelli disponibili. Vedrai il modello uncensored con i suoi dettagli. Attenzione ai limiti di velocità: sono consentite 300 richieste al minuto per chiave. Il corpo della richiesta non deve superare gli 8 MB. La finestra di contesto è di 100.000 token (prompt più risposta). In caso di superamento, riceverai codici di errore come 429. L'API non offre embedding né generazione di immagini. Si concentra esclusivamente sul completamento del testo. Il credito prepagato non scade mai e puoi ricaricare a partire da 10 $.