Documentazione API per Completamenti Chat Senza Censura

Avvio rapido: Connetti in Python o JavaScript

Connettiti all'API aggiornando il tuo URL di base e impostando la tua chiave API. L'endpoint accetta richieste standard di chat-completion e restituisce testo. Non è necessario installare librerie personalizzate se si utilizzano gli SDK ufficiali di OpenAI, poiché l'interfaccia corrisponde esattamente alla loro specifica.

Inizia con una semplice richiesta HTTP per verificare la connettività. Utilizza il comando curl di seguito per inviare un prompt di base al uncensored model. Sostituisci YOUR_API_KEY con la chiave generata dal tuo dashboard.

Copycurl https://api.aiplayrolebest.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the character persona to a grumpy detective"}]
  }'

Per gli sviluppatori Python, il processo è quasi identico. Inizializza il client con la tua chiave e l'URL di base corretto. Questo garantisce che tutte le richieste vengano instradate attraverso i nostri server uncensored mantenendo la compatibilità con gli strumenti esistenti.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Gli utenti JavaScript possono ottenere lo stesso risultato utilizzando l'SDK Node. Imposta il baseURL proprietà al nostro endpoint. Questo approccio ti consente di integrare l'API nei server web o nei servizi backend con modifiche minime al codice.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Gestione delle chiavi API e autenticazione

L'autenticazione si basa su una singola chiave API passata nell'intestazione. Passa questa chiave nell' Authorization header per ogni richiesta. Se la chiave è mancante o non valida, l'API restituisce immediatamente un errore 401. Questo garantisce un accesso sicuro al tuo credito prepagato.

Genera la tua chiave sulla dashboard. La chiave viene visualizzata una sola volta alla creazione. Memorizzala in modo sicuro nelle variabili di ambiente. Non condividerla pubblicamente. Ogni account supporta una sola chiave attiva alla volta. La generazione di una nuova chiave invalida istantaneamente quella precedente.

Usa la chiave nelle tue richieste in questo modo: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Questo formato di header standard funziona con tutti i principali SDK. Tieni la tua chiave a portata di mano per un'iterazione rapida durante lo sviluppo.

Parametri endpoint Chat Completions

Invia richieste al /v1/chat/completions endpoint. endpoint. Includi il tuo array di messaggi e imposta il modello su uncensored. Puoi regolare parametri come temperature e top_p per controllare la creatività. Valori più alti producono risposte più varie.

Imposta max_tokens per limitare la lunghezza dell'output. Il valore predefinito è di 2.048 token se non specificato. Il modello supporta una finestra di contesto di 100.000 token per prompt più completamento. Questo consente conversazioni lunghe senza troncamento. Regola presence_penalty e frequency_penalty per ridurre le ripetizioni negli scenari di roleplay.

Usa il stop parametro per arrestare la generazione in corrispondenza di frasi specifiche. Questo aiuta a imporre la struttura del dialogo. Il seed parameter garantisce output riproducibili per i test. Questi strumenti ti danno un controllo preciso sul comportamento del modello.

Risposte in streaming e dati di utilizzo

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce chunk di testo man mano che vengono generati. Questo riduce la latenza percepita per gli utenti finali. Ogni chunk include testo parziale e metadati.

I dati di utilizzo appaiono nell'ultimo chunk. Questo include i conteggi dei token di input e output. Controlla il usage field nell'ultimo oggetto di risposta. Questo permette una verifica accurata della fatturazione senza chiamate API separate. Traccia il consumo dei token in tempo reale.

Gestisci con cura la terminazione dello stream. Assicurati di elaborare tutti gli chunk prima di chiudere la connessione. L'ultimo chunk contiene le statistiche complete sull'utilizzo. Questi dati sono essenziali per il monitoraggio dei costi e delle prestazioni nelle applicazioni di produzione.

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)

Gestione degli errori e limiti di velocità

L'API impone un limite di 300 richieste al minuto per chiave. Le richieste concorrenti sono limitate a otto per chiave. Il corpo della richiesta non deve superare 8 MB. Il superamento di questi limiti restituisce un errore 429. Implementa un backoff esponenziale per gestire i picchi transitori.

Gli errori comuni includono 401 per chiavi non valide e 402 per credito insufficiente. Una risposta 402 indica che il tuo saldo prepagato è esaurito. Ricarica il tuo account per riprendere il servizio. Gli errori non consumano token, quindi riprovare dopo aver risolto il problema è gratuito.

Controlla il corpo della risposta per messaggi di errore dettagliati. L'API restituisce un oggetto JSON con un tipo di errore e un messaggio. Utilizza queste informazioni per eseguire il debug dei problemi rapidamente. Una corretta gestione degli errori garantisce un'esperienza fluida per i tuoi utenti durante i periodi di alto traffico.

guida alla modalità JSON e chiamata di funzioni

Usa la modalità JSON impostando response_format a {"type": "json_object"}. Questo forza il modello a restituire JSON valido. Ideale per l'estrazione di dati strutturati o per le risposte API. Assicurati che il prompt descriva chiaramente lo schema desiderato.

Il function calling consente al modello di invocare strumenti. Definisci gli strumenti nel corpo della richiesta. Il modello restituisce chiamate agli strumenti quando appropriato. Gestisci queste chiamate nella logica della tua applicazione. Ciò abilita flussi di lavoro complessi in più fasi.

Combina la modalità JSON con il function calling per integrazioni robuste. Convalida l'output JSON lato client. Utilizza il tool_choice parametro per controllare quando vengono invocate le funzioni. Questa flessibilità supporta architetture di applicazioni diversificate. Assicurati che i tuoi strumenti siano ben definiti per le prestazioni ottimali.

Dettagli del modello e limiti della finestra di contesto

Il uncensored il modello supporta una finestra di contesto di 100.000 token. Questo include sia il prompt di input che il completamento di output. Il massimo di output è di 16.000 token per richiesta. Questo consente scenari di roleplay estesi senza interruzioni a metà frase.

Il modello è open-weight e ottimizzato per contenuti non restrittivi. Non rifiuta argomenti adulti legali. Non è GPT, Claude o qualsiasi altro modello di un fornitore. Le richieste vengono elaborate sui nostri server dedicati. Questo garantisce prestazioni coerenti e bassa latenza.

Monitorare l'utilizzo del contesto per rimanere entro i limiti. L'API traccia con precisione l'utilizzo dei token. Errori e rifiuti non consumano token. Questo modello di fatturazione trasparente aiuta a prevedere i costi. Pianificare le finestre di contesto per massimizzare il valore.