Prerequisiti: installa l'SDK OpenAI
Inizia installando l'SDK ufficiale di OpenAI per il tuo linguaggio. Questa libreria gestisce l'autenticazione, i tentativi di ripetizione e l'analisi JSON in modo che non debba scrivere client HTTP da zero. La nostra API utilizza le stesse interfacce standard del servizio originale, il che significa che la logica del tuo codice esistente rimane invariata.
Hai bisogno solo di un ambiente Python o Node.js valido. L'SDK gestisce il lavoro pesante per te.
- Python:
pip install openai - Node.js:
npm install openai
Configura il tuo URL di base e la chiave API
Indirizza il tuo client al nostro endpoint dedicato. Sostituisci l'URL base predefinito con il nostro dominio specifico per instradare il traffico verso i nostri modelli senza filtri. Devi anche fornire la tua chiave API dal dashboard.
Questo passaggio isola le tue richieste dagli altri vendor. Assicurati di utilizzare esattamente l'URL base fornito di seguito.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.unrestrictedaigpt.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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestrictedaigpt.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);Esegui la tua prima richiesta POST /v1/chat/completions
Invia una richiesta standard di completamento chat. Utilizza l'identificatore del modello uncensored per garantire che tu ottenga il modello corretto. L'API accetta parametri standard come temperature e max_tokens.
curl https://api.unrestrictedaigpt.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Run python script to sort list numerically"}]
}'La risposta conterrà il testo generato. Se devi gestire gli errori, controlla il codice di stato.
Gestisci le risposte in streaming tramite SSE
Abilita lo streaming impostando stream: true. Questo restituisce uno stream Server-Sent Events. Elabori ogni chunk man mano che arriva, il che riduce la latenza percepita per output lunghi.
L'ultimo chunk include le statistiche sull'utilizzo dei token. Questo ti permette di monitorare i costi in tempo reale.
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)Implementa il tool calling e la modalità JSON
Usa il tools parametro per abilitare la chiamata delle funzioni. Definisci lo schema della tua funzione e lascia che il modello decida quando invocarla. Puoi anche forzare l'output JSON utilizzando response_format per strutture dati rigorose.
Entrambe le funzionalità funzionano esattamente come nell'API OpenAI standard.
Limiti, errori e finestra di contesto
La nostra API impone limiti rigorosi per garantire la stabilità. Hai a disposizione una finestra di contesto di 100,000 token. L'output massimo per richiesta è di 16,000 token. Sei limitato a 300 richieste al minuto. Un errore 401 significa che la tua chiave non è valida. Un errore 402 significa che non hai credito. Un errore 429 significa che hai raggiunto il limite di frequenza. Errori e rifiuti non consumano credito.
