Connettiti in 3 righe di codice

URL Base e ID Modello

Il primo passo è puntare il tuo client al nostro server. Utilizza https://api.openaiapialternatives.com/v1 come URL di base e imposta l'ID del modello su uncensored. Questo singolo endpoint gestisce tutte le chat completion senza richiedere configurazione aggiuntiva per embeddings o audio. Puoi verificare la connettività chiamando l'endpoint dei modelli per confermare che il sistema è attivo e pronto per le tue richieste.

Intestazione di Autenticazione

Invia la tua chiave API in Authorization header utilizzando lo schema Bearer. Genera la tua chiave istantaneamente tramite Google o email nella pagina delle chiavi senza bisogno del numero di telefono. La chiave concede accesso al tuo saldo di credito prepagato, quindi tienila al sicuro. Se la perdi, genera una nuova chiave per sostituire immediatamente quella vecchia attiva.

Complezioni Chat Standard

Esegui una richiesta POST standard a /v1/chat/completions con la tua matrice di messaggi. Il nostro modello risponde con testo direttamente, supportando parametri come temperature e top_p per il controllo. Errori come chiavi non valide restituiscono 401, mentre credito insufficiente attiva un 402. Usa la modalità JSON per output strutturati o attieni al testo normale per flussi conversazionali.

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream: true nel payload della richiesta. Ricevi chunk di Server-Sent Events (SSE) mentre il modello genera testo. L'ultimo chunk contiene l'utilizzo totale dei token per l'accuratezza del fatturato. Questo approccio mantiene la tua UI reattiva mentre si attendono risposte di lunga durata dal modello uncensored.

Strumenti per il Function Calling

Definisci gli strumenti nella richiesta per consentire al modello di generare dati strutturati. Passa il tools array con definizioni di funzione, e il modello restituirà chiamate a strumento quando appropriato. Puoi imporre un utilizzo specifico degli strumenti con tool_choice o lascia decidere al modello. Questa funzione funziona in modo trasparente con gli SDK standard di OpenAI per flussi di lavoro agent.

Limiti, Errori e Contesto

La tua finestra di contesto supporta 100.000 token in totale, con un max output di 16.000 token per richiesta. I limiti di frequenza ti limitano a 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti per chiave. Gestisci gli errori 429 implementando un backoff esponenziale. Le richieste falliscono in modo elegante se il credito si esaurisce e il credito prepagato non utilizzato non scade mai.

cURL

Copycurl https://api.openaiapialternatives.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Translate the following French code comments to English."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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