Documentazione API

Avvio rapido: Integrazione in Python

Il primo passaggio consiste nell'installare l'SDK ufficiale di OpenAI e configurare l'URL di base. Questo garantisce che il tuo client instradi le richieste verso il nostro endpoint LLM uncensored senza modificare la logica esistente.

• Installa il pacchetto tramite pip.
• Imposta la chiave API e l'URL base.
• Invia una richiesta standard di completamento chat.

Questa configurazione funziona sia per script locali che per server di produzione.

Autenticazione e Base URL

La tua chiave API autentica ogni richiesta all'URL base HTTPS://api.chatbotsemfiltro.com/v1. La chiave viene generata istantaneamente al momento della registrazione e rimane valida fino alla sua revoca.

Memorizza la chiave in una variabile di ambiente per evitare di hardcodare i segreti. L'SDK gestisce l'iniezione delle intestazioni automaticamente.

Endpoint Chat Completions

L'endpoint principale accetta richieste POST a /v1/chat/completions. Si aspetta un corpo JSON con messaggi e parametri del modello.

• Definisci il ruolo (system, user, assistant).
• Specificare il modello come "uncensored".
• Ricevi l'output testuale.

Questa struttura rispecchia il formato standard OpenAI, garantendo la compatibilità.

Streaming e Function Calling

Abilita lo streaming impostando stream su true. L'API restituisce chunk di Server-Sent Events (SSE), consegnando i token man mano che vengono generati.

Il function calling è supportato tramite il parametro tools. Il modello restituisce chiamate di strumento in formato JSON, che puoi analizzare ed eseguire.

Parametri: Temperatura e Top P

Regola la temperatura per creatività o determinismo. I valori tra 0 e 2 controllano la casualità. Top P filtra le parole in base alla probabilità cumulativa.

Combina questi parametri per ottimizzare lo stile dell'output. Utilizza seed per risultati riproducibili durante i test.

Finestra di contesto e limiti

Il modello supporta una finestra di contesto di 100.000 token. L'output massimo è di 16.000 token per richiesta.

I limiti di frequenza sono di 300 richieste al minuto. Il superamento di questo limite attiva un errore 429. Gestisci la concorrenza per evitare il throttling.

Gestione degli errori e token

Gestisci gli errori HTTP in modo elegante. Il 401 indica una chiave non valida. Il 402 significa credito insufficiente. Il 429 segnala il limitazione della frequenza.

L'utilizzo dei token viene fatturato con precisione. Gli errori non consumano credito. Monitora l'utilizzo tramite la dashboard.

cURL

Copycurl https://api.chatbotsemfiltro.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top ten libraries for Rust async programming"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.chatbotsemfiltro.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

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)