Autenticazione: Impostazione della tua chiave API
La tua chiave API autentica ogni richiesta. Ricevi questa chiave immediatamente dopo la registrazione con Google o un indirizzo email. Mantienila sicura, poiché concede l'accesso al tuo credito prepagato. La chiave funge da unico identificatore per i limiti di velocità e la fatturazione. Ruotala manualmente tramite la dashboard se necessario, tenendo presente che una nuova chiave sostituisce istantaneamente quella vecchia.
Struttura URL Base e Endpoint
L'URL di base è HTTPS://api.chatunfiltered.com/v1. Questa struttura garantisce la compatibilità con gli SDK standard di OpenAI. Devi interagire solo con l'endpoint delle chat completions. Embedding, generazione di immagini e elaborazione audio non sono disponibili. Mantieni coerente il tuo URL di base in tutte le configurazioni dei client per evitare errori di routing.
curl https://api.chatunfiltered.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Check server status"}]
}'Esecuzione della tua prima richiesta POST
Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions per generare testo. Includi la tua API key nell'intestazione Authorization. Imposta il modello su "uncensored" per accedere al LLM dedicato senza filtri. Il corpo della richiesta deve contenere un array messages con il tuo prompt. Le risposte restituiscono l'utilizzo dei token e il contenuto generato. Questo approccio diretto minimizza la latenza rispetto ai proxy multi-modello.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.chatunfiltered.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)Comprendere i formati di risposta e lo streaming
Ricevi risposte in formato JSON standard o trasmettile tramite Server-Sent Events. Lo streaming ti consente di elaborare i token man mano che vengono generati, migliorando la latenza percepita per gli output lunghi. L'ultimo chunk in uno streaming contiene l'utilizzo totale dei token per un fatturato accurato. Puoi anche imporre la modalità JSON per output di dati strutturati. Scegli il metodo che si adatta meglio all'architettura della tua applicazione.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.chatunfiltered.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);Configurazione dei Parametri: Temperature, Top-P e Strumenti
Regola temperature e top_p per controllare la casualità delle risposte. Usa tool_choice per le funzionalità di chiamata di funzioni. Il modello supporta la modalità JSON rigorosa tramite response_format. Puoi anche impostare sequenze di stop per interrompere la generazione in punti specifici. Questi parametri consentono un controllo fine sul comportamento del modello uncensored senza livelli di instradamento esterni.
stream = 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)Gestione degli errori e tracciamento dell'utilizzo dei token
Gestisci errori 401 per chiavi non valide e errori 402 per credito insufficiente. I limiti di frequenza restituiscono 429 quando superi 300 richieste al minuto. La tua finestra di contesto copre 100.000 token per prompt e completazione combinati. Errori e rifiuti non consumano il tuo credito prepagato. Monitora l'utilizzo dei token nell'ultimo chunk di streaming per gestire i costi con precisione.
