Integra Uncensored AI in Pochi Minuti

Installa l'SDK Standard OpenAI

Inizia installando la libreria client ufficiale per il tuo linguaggio preferito. Questo garantisce che tu utilizzi le stesse strutture di richiesta dei principali provider mentre noi gestiamo il backend uncensored. Non sono necessari wrapper personalizzati o chiamate HTTP legacy. Puoi procedere con pip o npm a seconda del tuo ambiente.

Configura URL di base e chiave API

Indirizza il tuo client al nostro endpoint per instradare correttamente le richieste. Devi impostare l'URL base su HTTPS://api.aiuncensoredthe.com/v1 e fornire la tua chiave dal dashboard. Questa configurazione garantisce che tutte le chiamate raggiungano l'API LLM uncensored invece dei server OpenAI predefiniti.

• URL Base: HTTPS://api.aiuncensoredthe.com/v1
• ID modello: uncensored
• Autenticazione: token Bearer tramite chiave API

Invia la tua prima completazione chat

Esegui una richiesta POST standard a /v1/chat/completions con il tuo prompt. L'API AI uncensored restituisce testo senza applicare i filtri di contenuto standard. Puoi inviare qualsiasi argomento, inclusi quelli per adulti o controversi, purché non coinvolgano minori. La risposta viene restituita immediatamente con il flusso di token generati.

Copycurl https://api.aiuncensoredthe.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return current UTC timestamp in ISO format"}]
  }'

Abilita lo Streaming per Output in Tempo Reale

Imposta il parametro stream su true per una percezione della latenza ridotta. Questo invia i token uno per uno tramite Server-Sent Events (SSE). Puoi visualizzare l'output istantaneamente mentre il modello continua la generazione. I modelli uncensored gestiscono flussi ad alta intensità in modo efficiente senza interrompere le connessioni. Questo approccio riduce significativamente i tempi di attesa percepiti.

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)

Usa Chiamata Strumenti e Modalità JSON

Attiva il function calling per consentire al modello di eseguire logica esterna. Passa un array tools con le definizioni dello schema nel corpo della richiesta. L'API rispetta i parametri tool_choice per un controllo preciso. Puoi anche forzare l'output JSON utilizzando response_format json_object per l'estrazione di dati strutturati. Questa flessibilità supporta modelli di integrazione complessi.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Gestisci contesto e parametri

La nostra AI uncensored supporta una finestra di contesto di 100.000 token per prompt e completamento combinati. L'output massimo è di 16.000 token per richiesta, o 2.048 se non specificato. Puoi regolare temperatura e top_p per la creatività. I limiti di velocità sono di 300 richieste al minuto per chiave. Errori come 401 indicano chiavi non valide, 402 significa credito insufficiente e 429 segnala il superamento del limite di velocità.

Copyimport OpenAI from "openai";

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