Unfiltered AI Chatbot: Guida rapida: Integra l'API LLM senza censura

URL base e autenticazione

Per iniziare l'integrazione, punta il tuo client all'URL base https://api.unfilteredaichatbot.cc/v1. L'API segue la struttura standard delle chat-completions OpenAI, il che significa che puoi utilizzare SDK esistenti aggiornando semplicemente l'URL base e fornendo la tua chiave API.

L'autenticazione si basa sull'intestazione Authorization. Inserisci la tua chiave unica nel formato Bearer YOUR_API_KEY. Il sistema convalida questa chiave per ogni richiesta. Se la chiave è mancante o non valida, riceverai un errore 401. Ogni account è limitato a una chiave attiva; generandone una nuova, quella precedente diventa immediatamente invalida. Questo garantisce un controllo degli accessi semplice senza gerarchie di autorizzazione complesse.

La chiave API viene visualizzata immediatamente al momento della registrazione tramite Google o email. Non è richiesto il numero di telefono e la chiave rimane valida finché il tuo credito prepagato copre l'utilizzo. Errori e rifiuti non consumano credito, quindi puoi testare l'autenticazione in sicurezza.

Richiesta di completamento di base

Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions impostando l'ID del modello su uncensored. Il payload richiede un array messages contenente la cronologia della conversazione. Questo endpoint accetta input testuali e restituisce output testuali, aderendo strettamente al formato chat-completions.

Di seguito è riportato un esempio standard di curl che dimostra una conversazione semplice a due turni. Il modello risponderà senza bloccarsi su argomenti per adulti o controversi, purché siano leciti. Assicurati di includere esplicitamente il campo model per puntare all'istanza senza censura corretta.

Per gli sviluppatori Python, l'SDK ufficiale OpenAI funziona subito. Inizializza semplicemente il client con il tuo URL base e la chiave.

Copyfrom openai import OpenAI

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

E per gli utenti Node.js si applica la stessa struttura. Inizializza il client e chiama chat.completions.create.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream: true nel payload della richiesta. L'API restituisce uno stream di Server-Sent Events (SSE), consegnando i token in modo incrementale man mano che vengono generati. Questo è ideale per interfacce utente in tempo reale dove la latenza è importante.

L'ultimo chunk dello stream contiene le statistiche complete sull'utilizzo, inclusi i conteggi dei token di input e output. Puoi utilizzare questi dati per aggiornare la tua UI o monitorare la fatturazione con precisione. Nota che l'utilizzo dei token viene segnalato solo nell'ultimo chunk, quindi devi analizzare l'intero stream per ottenere conteggi accurati.

Ecco un esempio curl che mostra la struttura della richiesta di streaming. Sostituisci il segnaposto con la tua chiave effettiva e il contenuto del messaggio.

Copycurl https://api.unfilteredaichatbot.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Lo streaming non influisce sui prezzi o sui limiti di richiesta; ogni token generato conta comunque per il tuo utilizzo e i tuoi limiti.

Chiamata di funzioni

L'API supporta la chiamata di funzioni tramite i parametri tools e tool_choice. Definisci le tue funzioni nell'array tools e il modello restituirà JSON strutturato quando appropriato. Puoi forzare l'uso degli strumenti impostando tool_choice su una funzione specifica o su auto per la decisione del modello.

Questa funzionalità funziona nello stesso contesto senza censura, il che significa che il modello non rifiuterà di chiamare strumenti relativi ad argomenti per adulti o di nicchia a meno che non violino il limite rigido dei contenuti. Usa response_format impostato su {"type": "json_object"} se hai bisogno di un output JSON rigoroso per l'analisi.

La chiamata di funzioni fa parte dell'endpoint standard delle chat-completions, quindi non è necessaria alcuna configurazione aggiuntiva oltre al payload della richiesta. Assicurati che le definizioni delle funzioni seguano il formato dello schema OpenAI per la compatibilità.

Modalità JSON

Per le applicazioni che richiedono dati strutturati, imposta response_format su {"type": "json_object"}. Questo istruisce il modello a produrre JSON valido, riducendo gli errori di analisi nei tuoi sistemi downstream. Questa modalità è utile per estrarre dati, generare configurazioni o alimentare flussi di lavoro degli agenti.

La modalità JSON funziona insieme alla chiamata di funzioni ma può essere utilizzata anche per la conversione diretta da testo a JSON. Il modello è senza censura, quindi genererà JSON anche per strutture di dati complesse o insolite senza rifiutarsi a causa dei filtri sui contenuti.

Ricorda che la modalità JSON conta comunque per i tuoi limiti di token e fatturazione. Assicurati che il tuo prompt definisca chiaramente la struttura JSON per migliorare la qualità dell'output. La finestra di contesto di 100.000 token si applica al totale combinato di input e output.

Limiti di richiesta ed errori

Ogni chiave API è limitata a 300 richieste al minuto e 8 richieste parallele. Il corpo della richiesta non deve superare 8 MB. Se superi il limite di richiesta, l'API restituisce un errore 429. Se il tuo credito è esaurito, ricevi un errore 402. I fallimenti di autenticazione risultano in un errore 401.

La finestra di contesto è di 100.000 token in totale, con un output massimo di 32.000 token per richiesta (2.048 se max_tokens non è impostato). Errori e rifiuti sono gratuiti, quindi puoi testare i limiti senza consumare credito. Il credito non scade mai e gli importi prepagati vengono addebitati in base all'utilizzo effettivo.

Per la gestione dettagliata degli errori, controlla i codici di stato. Un 401 indica una chiave non valida o mancante, mentre un 402 richiede un ricaricamento. Usa la pagina di supporto per risolvere i problemi di fatturazione. Non è necessaria una carta per la prova, ma sono richieste criptovalute per i ricarichi.

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)