Documentazione API LLM senza filtri

URL Base e Autenticazione

Usa il nostro URL base dedicato per connettere il tuo client. Tutte le richieste richiedono una chiave API passata nell' Authorization header. Questa chiave viene generata istantaneamente alla registrazione tramite Google o email, garantendo che non sia necessario un numero di telefono. Il sistema impone una singola chiave attiva per account, sostituendo immediatamente qualsiasi chiave precedente.

L'autenticazione è semplice. Includi Authorization: Bearer YOUR_API_KEY in ogni richiesta. Se la chiave manca o non è valida, l'API restituisce un 401 errore. Questo garantisce il tuo LLM senza filtri l'accesso rimane sicuro e legato al tuo credito prepagato.

Endpoint Chat Completions

Invia testo a POST /v1/chat/completions e ricevi un output testuale diretto. Questo endpoint serve il singolo modello senza filtri, eliminando i dubbi sul routing del modello o sui limiti di tier. Non è necessario gestire più endpoint per funzionalità diverse.

Basta fornire i tuoi messaggi nel formato standard. L'API elabora l'input e restituisce un completamento. Questo approccio mantiene la tua integrazione semplice mentre offre contenuti di alta qualità e non filtrati per roleplay o scrittura creativa.

Copycurl https://api.generatoraiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten errors in this python script"}]
  }'

Integrazione SDK Python

Installa la libreria Python ufficiale di OpenAI e puntala al nostro URL di base. Questo ti permette di utilizzare metodi familiari come chat.completions.create() senza riscrivere la logica. L'SDK gestisce automaticamente la serializzazione JSON e l'analisi delle risposte.

Configura il client con la tua chiave API e l'URL di base personalizzato. Questa configurazione ti permette di sfruttare le strutture di codice esistenti mentre accedi al modello uncensored. È il modo più veloce per integrare un modello affidabile API AI senza filtri nei tuoi progetti Python.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Implementazione SDK Node

Usa il openai npm package to connect your Node.js application. Set the baseURL e apiKey proprietà prima di effettuare qualsiasi chiamata. Questo garantisce che tutte le richieste vengano instradate correttamente ai nostri server per il modello uncensored.

L'SDK Node supporta flussi di lavoro standard basati su promesse. Puoi gestire facilmente le risposte e gli errori all'interno delle tue funzioni asincrone esistenti. Questo lo rende ideale per la generazione server-side o l'elaborazione dei job in background.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Risposte in streaming e token

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce chunk man mano che vengono generati, consentendo una visualizzazione in tempo reale. I dati sull'utilizzo dei token sono inclusi nell'ultimo chunk, così puoi monitorare i costi con precisione.

Lo streaming riduce la latenza percepita per gli utenti. È essenziale per le interfacce chat o le applicazioni in cui il feedback immediato è importante. Il API chatbot unfiltered gestisce lo streaming in modo efficiente, garantendo un flusso di dati fluido senza bloccare il thread principale.

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)

Limiti, Errori e Finestra di Contesto

Il modello supporta una finestra di contesto di 100.000 token per prompt e completamento combinati. L'output massimo è di 16.000 token per richiesta. Se max_tokens è non impostato, il limite predefinito è di 2.048 token. Questo consente la generazione di contenuti lunghi senza frequenti interruzioni.

I limiti di velocità sono impostati a 300 richieste al minuto per chiave, con un limite di concorrenza di 8 richieste simultanee. Errori come 402 indicano credito prepagato insufficiente, mentre 429 segnalano il rate limiting. I corpi delle richieste non devono superare gli 8 MB. Questi vincoli garantiscono prestazioni stabili per il tuo unfiltered AI integrazione.