Avvio rapido: Integra l'API LLM senza filtri

Installa l'SDK ufficiale di OpenAI

Utilizza la libreria standard per gestire l'autenticazione e la formattazione. Questo approccio garantisce la compatibilità con il tuo codice esistente senza dover imparare una nuova interfaccia client.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

L'SDK gestisce automaticamente i tentativi e la serializzazione JSON. Non hai bisogno di scrivere gestori HTTP personalizzati per le attività di generazione di testo di base.

Configura il tuo URL base e la chiave API

Indirizza il tuo client al nostro endpoint specifico per accedere al modello senza filtri. Gli URL standard di OpenAI non raggiungeranno il nostro motore di inferenza uncensored dedicato.

Imposta il base_url a https://api.aillmwithoutrestrictions.com/v1 e inserisci la tua chiave dalla dashboard. L'identificatore del modello è sempre uncensored.

Invia la tua prima richiesta di chat completion

Effettua una richiesta POST diretta per generare testo senza filtri di contenuto. Questo esempio usa cURL per dimostrare l'interazione HTTP grezza.

Copycurl https://api.aillmwithoutrestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list 5 linux commands for disk usage"}]
  }'

Invia un prompt e ricevi una risposta completa in una singola chiamata. Il modello restituisce testo che bypassa i normali filtri aziendali.

Abilita lo streaming per l'output in tempo reale dei token

Riduci la latenza percepita consumando i token mentre vengono generati. Lo streaming fornisce feedback immediato per il roleplay a lungo termine o la scrittura creativa.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Itera sullo stream per visualizzare i token in tempo reale. L'ultimo chunk contiene l'utilizzo totale dei token per la fatturazione.

Utilizza il function calling e la modalità JSON

Struttura il tuo output per l'uso programmatico o esegui strumenti dinamicamente. Entrambe le modalità sono supportate nell'ambiente uncensored.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Definisci gli strumenti o forza le risposte JSON utilizzando response_format. Il modello aderisce al tuo schema mantenendo la sua natura senza restrizioni.

Gestisci gli errori e controlla l'utilizzo

Monitorare i codici di risposta per gestire il credito prepagato e i limiti di velocità. Errori come 401 indicano una chiave non valida, mentre 402 segnala credito vuoto.

Il limite di velocità è di 300 richieste al minuto. Il superamento di questo limite genera un errore 429. La tua finestra di contesto copre 100.000 token in totale, con un output massimo di 16.000 token per richiesta.

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)