Avvio rapido: Integra il API Uncensored

Prerequisiti: SDK e configurazione dell'ambiente

Installa l'SDK ufficiale per il tuo linguaggio. Supportiamo qualsiasi openai client compatibile. Il nostro servizio agisce come sostituzione diretta per le integrazioni standard OpenAI.

Imposta immediatamente la tua variabile d'ambiente. Questo evita di memorizzare le credenziali nel codice sorgente. La tua chiave API identifica il tuo account e traccia l'utilizzo.

Utilizza la versione della libreria standard. La maggior parte degli sviluppatori le ha già installate. In caso contrario, aggiungi il pacchetto alle tue dipendenze.

Autenticazione: Impostazione della chiave API

Passa la tua chiave tramite Authorization header. Richiediamo un token Bearer per ogni richiesta. Questo metodo è standard su tutti gli endpoint compatibili con OpenAI.

Genera la tua chiave dalla dashboard. Ricevi una chiave attiva per account. La sostituzione invalida immediatamente quella precedente.

Tieni la tua chiave al sicuro. Non esporla nel codice lato client. Il nostro endpoint convalida le credenziali prima di elaborare i token.

Endpoint: POST /v1/chat/completions

Invia il tuo prompt all'endpoint chat. Usa model field impostato a uncensored. Questo garantisce che la richiesta venga instradata al nostro modello specifico.

Risposte in streaming tramite SSE

Abilita lo streaming impostando stream: true. Ricevi chunk mentre vengono generati. Questo riduce la latenza percepita per output lunghi.

Analizza il formato Server-Sent Events. Ogni chunk contiene testo parziale. Aggrega questi chunk per ricostruire la risposta completa.

Monitora l'utilizzo dei token nell'ultimo chunk. L'ultimo evento include le statistiche complete di utilizzo. Questo ti aiuta a tracciare i costi in modo accurato.

Function Calling e utilizzo degli strumenti

Definisci gli strumenti nel corpo della richiesta. Il modello restituisce argomenti strutturati. Analizza questi argomenti nella logica della tua applicazione.

Supporta le definizioni standard degli strumenti. Usa tool_choice per forzare un comportamento specifico. Questo funziona con qualsiasi SDK compatibile con OpenAI.

Convalida il formato dell'output. Assicurati che il tuo codice gestisca gli argomenti mancanti in modo elegante. Il modello potrebbe omettere campi se non richiesti.

Modalità JSON e output strutturati

Imposta response_format a json_object. Il modello restituisce JSON rigorosamente formattato. Questo elimina gli errori di analisi per i dati strutturati.

Definisci chiaramente il tuo schema. Il modello segue le tue istruzioni con precisione. Usa questo per l'estrazione di dati o la generazione di configurazioni.

Gestisci gli errori di analisi JSON. Strutture non valide si verificano ancora occasionalmente. Implementa una logica di fallback per applicazioni robuste.

Gestione degli errori e limiti di velocità

Gestisci i codici di stato HTTP in modo appropriato. Un 401 errore significa che la tua chiave non è valida. Un 402 errore indica credito insufficiente. Un 429 errore segnala il limitatore di frequenza.

Rispetta il limite di 300 richieste al minuto. Puoi inviare 8 richieste concorrenti. Il superamento di questi limiti restituisce un errore 429. Attendi prima di riprovare.

La tua finestra di contesto è di 100.000 token. Questo include input e output. Gestisci attentamente il tuo budget di token. Il max output è di 16.000 token per richiesta. Gli errori non consumano credito.

cURL

Copycurl https://api.alternativeapiopenai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the primary functions in this module"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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