Documentazione API

Avvio rapido: Prima richiesta

Invia una richiesta di completamento all'endpoint singolo senza filtri. L'API accetta payload JSON standard per le chat-completions e restituisce risposte testuali senza rifiuti di contenuto per l'uso adulto legale.

Utilizza l'URL base fornito nel tuo dashboard. Includi la tua chiave API nell'header di autorizzazione. Imposta l'ID del modello su uncensored. Questo garantisce che raggiungi il server corretto che esegue il modello open-weight ottimizzato per output non vincolati.

Inizia con un prompt semplice per verificare la connettività. Il sistema restituisce l'utilizzo dei token e il testo generato nel corpo della risposta.

Autenticazione e chiavi

Autenticati per ogni richiesta con un token Bearer nell' Authorization header. La tua chiave API viene generata immediatamente al momento della registrazione tramite Google o email.

Mantieni la chiave al sicuro. Esiste una sola chiave attiva per account; generandone una nuova, viene revocata quella precedente. La chiave garantisce l'accesso completo al saldo del tuo credito prepagato.

Se la chiave non è valida o è scaduta, l'API restituisce un errore 401.

Endpoint Chat Completions

Interagisci con il modello utilizzando lo standard POST /v1/chat/completions endpoint. Questo endpoint gestisce tutte le attività di generazione del testo.

Invia la cronologia dei messaggi in messages array. L'API elabora l'input e restituisce la risposta del modello. Puoi includere prompt di sistema per guidare il comportamento.

L'endpoint supporta la modalità JSON e il function calling. Usa queste funzionalità per integrare l'API nelle tue applicazioni in modo trasparente.

Assicurati che il tuo payload rimanga entro il limite di corpo della richiesta di 8 MB.

Streaming e SSE

Abilita la generazione dei token in tempo reale impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce uno stream di Server-Sent Events.

Ogni chunk contiene aggiornamenti di testo parziale. L'ultimo chunk include le statistiche complete sull'utilizzo dei token.

Questo approccio riduce la latenza percepita per gli utenti finali. Permette all'applicazione di visualizzare il testo man mano che viene generato.

Gestisci le interruzioni degli stream in modo elegante. L'API garantisce la consegna di tutti i token se la connessione rimane stabile.

Parametri e opzioni

Controlla il comportamento di generazione con parametri standard. Regola temperature per la creatività o il determinismo. Usa top_p per il campionamento nucleare.

Imposta max_tokens per limitare la lunghezza dell'output. Il valore predefinito è di 2.048 token. Il massimo consentito è di 16.000 token per richiesta.

Usa stop sequenze per interrompere la generazione a marcatori specifici. Il seed parameter garantisce risultati riproducibili per il debug.

Queste opzioni funzionano in modo coerente su tutti i client.

Gestione degli errori e limiti

Monitora il tasso delle tue richieste e il saldo del credito. L'API impone un limite di 300 richieste al minuto per chiave.

Un errore 429 indica che hai superato il limite di velocità. Un errore 402 indica che il tuo credito prepagato è esaurito.

La finestra di contesto supporta un totale di 100,000 token. Questo include sia il prompt che il completamento.

Gli errori durante l'elaborazione non consumano credito. Viene fatturata solo la generazione di token riuscita.

cURL

Copycurl https://api.mostuncensoredllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of ten distinct Linux shell commands for system monitoring."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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