Avvio rapido: Integra l'API Chat senza filtri

Autenticazione e Base URL

Connetti il tuo client alla nostra infrastruttura utilizzando la tua chiave API univaca e il nostro URL di base dedicato. La struttura degli endpoint rispecchia i formati standard di OpenAI, consentendoti di cambiare provider senza modificare la logica della tua applicazione. Recupera questa chiave istantaneamente dopo la registrazione con Google o email nella pagina Ottieni chiave API. Non è richiesto il numero di telefono per la verifica.

• URL Base: HTTPS://api.llmcheapapi.com/v1
• Intestazione: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Tieni la tua chiave al sicuro. Se la perdi, generane una nuova sulla tua dashboard, che invalida immediatamente la chiave attiva precedente. Ogni account supporta solo una chiave attiva alla volta.

Endpoint Chat Completions

Invia prompt di testo al modello uncensored tramite una richiesta POST standard all'endpoint chat completions. Questo endpoint accetta messaggi nel formato OpenAI e restituisce risposte di testo generate. Specifica l'ID del modello come "uncensored" per garantire un comportamento coerente tra le richieste.

• Endpoint: POST /v1/chat/completions
• ID modello: "uncensored"

Il modello elabora il tuo input e restituisce un completamento senza restrizioni aziendali sugli argomenti legali per adulti. Gli errori durante l'elaborazione non consumano i tuoi crediti prepagati. Paghi strettamente per i token consumati.

Risposte in streaming (SSE)

Ricevi generazione di token in tempo reale utilizzando Server-Sent Events (SSE) per una latenza inferiore nelle applicazioni interattive. Imposta il parametro stream su true per ricevere chunk di testo man mano che vengono generati. Questo approccio riduce i tempi di attesa percepiti dagli utenti in scenari di roleplay o chat.

Ogni chunk contiene testo parziale e metadati. L'ultimo chunk include l'utilizzo totale di token per la fatturazione. Puoi analizzare questi eventi per aggiornare la tua UI in modo incrementale senza attendere la risposta completa.

Function Calling e strumenti

Abilita le interazioni strutturate definendo gli strumenti che il modello può invocare durante la generazione. Usa il parametro tools per fornire le definizioni delle funzioni e imposta tool_choice su automatic o su un nome di funzione specifico. Il modello restituisce le chiamate agli strumenti nel formato di risposta, che puoi eseguire nel tuo backend.

Questa funzionalità supporta flussi di lavoro complessi in cui l'API agisce come motore decisionale. Puoi passare i risultati alle richieste successive per mantenere il contesto. Il function calling funziona insieme alla generazione di testo standard senza costi aggiuntivi.

Output modalità JSON

Forza il modello a restituire JSON strettamente validi impostando response_format su json_object. Questa modalità è ideale per l'analisi di dati strutturati da prompt non strutturati. Il modello ottimizza il suo output per aderire alle regole di sintassi JSON, riducendo gli errori di analisi nella tua applicazione.

Usa questa funzionalità quando ti integri con database o componenti frontend che richiedono strutture dati prevedibili. Puoi definire gli schemi previsti nel tuo prompt o affidarti all'addestramento del modello per inferire la struttura. Gli errori di formattazione JSON sono rari ma non comportano addebiti se la richiesta fallisce.

Parametri: Temperatura e Top P

Controlla la creatività e la casualità utilizzando i parametri temperature e top_p. La temperatura regola la distribuzione di probabilità dei token previsti, con valori più alti che producono output più diversificati. Top_p filtra i token in base alla probabilità cumulativa, garantendo testo diversificato ma coerente.

Per il roleplay o la scrittura creativa, imposta una temperatura più alta per la varietà. Per compiti deterministici, usa valori più bassi. Puoi anche impostare il seed per risultati riproducibili. Questi parametri affinano il comportamento del modello senza filtri senza influenzare i prezzi. Presta attenzione ai limiti dei token quando generi output lunghi.

cURL

Copycurl https://api.llmcheapapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a summary of the latest Rust update notes"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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