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Guida rapida a Uncensored-llm.vercel.app

Questa guida rapida ti connette all'API uncensored-llm.vercel.app in pochi minuti. Invia risposte testuali senza restrizioni utilizzando protocolli compatibili con OpenAI.

https://api.uncensoredllmvercelapp.com/v1senza filtri

Prerequisiti: chiave API e URL di base

Inizia ottenendo una singola chiave API dal dashboard. Supportiamo l'accesso con Google o la registrazione via email senza verifica del numero di telefono. La tua chiave autentica tutte le richieste all'URL di base: HTTPS://api.uncensoredllmvercelapp.com/v1. Questo endpoint funziona con qualsiasi libreria client compatibile con OpenAI. Non hai bisogno di gestire più endpoint per diversi tipi di modello.

Invio della tua prima richiesta

Effettua una richiesta POST a /v1/chat/completions con l'id del modello "uncensored". Il sistema accetta parametri standard come temperature e top_p. Puoi inviare fino a 8 richieste simultaneamente per chiave. Ogni corpo della richiesta deve rimanere sotto 8 MB. Gli errori non consumano i tuoi crediti prepagati.

curl https://api.uncensoredllmvercelapp.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France"}]
  }'

Questa semplice chiamata dimostra la capacità diretta di testo in, testo out. La risposta include il contenuto generato e le statistiche di utilizzo dei token. Puoi regolare la finestra di contesto fino a 100,000 token per prompt e completamento combinati.

Risposte in streaming con SSE

Abilita lo streaming impostando stream su true nella tua richiesta. Il server restituisce Server-Sent Events (SSE) man mano che i token diventano disponibili. Questo riduce la latenza percepita per le output lunghe. Puoi analizzare l'ultimo chunk per ottenere i conteggi totali dei token. Lo streaming funziona in modo identico al formato standard OpenAI.

stream = 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)

Questo approccio è ideale per applicazioni in tempo reale. Il modello uncensored supporta un elevato throughput durante lo streaming. Si mantiene il controllo sul processo di generazione senza attendere la risposta completa.

Function calling e modalità JSON

Utilizza il parametro tools per le funzionalità di function calling. L'API supporta tool_choice e output JSON strutturato tramite response_format. Imposta response_format su json_object per una conformità JSON rigorosa. Questo garantisce un'analisi affidabile nelle tue applicazioni. Puoi definire più funzioni per flussi di lavoro complessi.

import OpenAI from "openai";

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

La modalità JSON è utile per le attività di estrazione dati. Il function calling consente al modello di restituire dati strutturati. Entrambe le funzionalità funzionano all'interno del contesto uncensored. Si mantiene il controllo completo sul formato di output del modello.

Gestione dei token e dei limiti

Monitora l'utilizzo dei token per gestire i costi in modo efficace. I token di input costano $0.15 per milione, mentre i token di output costano $0.50 per milione. I crediti sono prepagati e non scadono. Puoi generare fino a 16,000 token per richiesta. La finestra di contesto supporta 100,000 token in totale.

from openai import OpenAI

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

I limiti di frequenza consentono 300 richieste al minuto per chiave. Assicurati che la tua applicazione gestisca i limiti di frequenza in modo elegante. Il conteggio dei token aiuta a prevedere i costi con precisione. Il sistema addebita solo per i completamenti riusciti.

Gestione degli errori e rifiuti

Gestisci i codici di errore HTTP standard per il troubleshooting. Un 401 indica una chiave API non valida. Una risposta 402 significa che il tuo credito prepagato è esaurito. Un errore 429 segnala che hai superato il limite di frequenza. Questi errori non consumano i tuoi token.

L'API rifiuta raramente i contenuti, ma esistono alcune eccezioni minori. Le richieste che coinvolgono minori vengono sempre rifiutate. Tutti gli altri contenuti adulti legali passano. Questo garantisce output affidabili per i tuoi casi d'uso. Controlla il corpo della risposta per messaggi di errore dettagliati.

Domande frequenti

Come funziona la parte uncensored?

Il modello è ottimizzato per rispondere senza rifiuti di contenuto per un uso adulto legale. Non applica i filtri aziendali standard agli argomenti controversi o espliciti. Inserisci token interni speciali del modello se necessario per prompt specifici di jailbreak.

Cosa succede se rimango senza crediti?

Ricevi un errore 402 che indica assenza di credito. Errori e rifiuti sono gratuiti, quindi paghi solo per l'utilizzo effettivo dei token. I crediti non scadono, permettendoti di ricaricare in qualsiasi momento. Puoi ricaricare con USDT o USDC per ottenere un bonus.

L'API LLM senza filtri è compatibile con gli SDK OpenAI?

Sì, utilizza il formato standard compatibile con OpenAI. Devi solo modificare l'URL di base e la chiave API. L'ID del modello è "uncensored". Tutti i parametri standard come temperature e stream funzionano come previsto.

Recupera la tua chiave API

Registrati, copia il token e aggiorna il tuo URL base. È tutto.

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