Unrestricted: Guida rapida: Integra l'LLM senza censura

URL base e autenticazione

Per iniziare a utilizzare il LLM senza restrizioni, devi ottenere una chiave API dal tuo dashboard. L'URL di base per tutte le richieste è https://api.unrestricted.cc/v1. Questo URL è compatibile con gli SDK ufficiali di OpenAI e con qualsiasi client che supporti endpoint compatibili con OpenAI. Imposta semplicemente la variabile base_url nella configurazione del tuo client su questo valore e fornisci la tua chiave nell'intestazione Authorization come token Bearer. L'API serve un singolo modello identificato come uncensored, che è un modello a pesi aperti ottimizzato per rispondere senza i normali rifiuti di contenuto per un uso adulto legale.

Prima richiesta

Una richiesta di base invia un prompt all'endpoint delle chat completions. Il modello restituisce testo direttamente, evitando i filtri di rifiuto comuni nei wrapper consumer. Questo lo rende un ideale llm di coding senza censura per generare snippet di codice o spiegazioni tecniche senza ridondanza conversazionale. Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions con i tuoi messaggi di sistema e utente. La risposta conterrà il testo generato nell'array choices.

Copycurl https://api.unrestricted.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Integrazione SDK Python

L'utilizzo dell'SDK Python ufficiale semplifica l'integrazione. Devi solo puntare il client al nostro URL base. Questo approccio funziona sia per la generazione di testo semplice che per strutture di prompt più complesse. L'SDK gestisce automaticamente la serializzazione JSON, così puoi concentrarti sulla logica della tua applicazione. Ricorda che l'ID del modello è sempre uncensored per questo servizio. Questo endpoint llm online senza censura è progettato per gli sviluppatori che hanno bisogno di accesso affidabile e programmatico a output di testo non filtrati.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Integrazione SDK Node.js

Per gli ambienti JavaScript e TypeScript, l'SDK Node.js OpenAI funziona con una configurazione minima. Inizializza il client con la tua chiave API e l'URL base corretto. Puoi poi chiamare il metodo delle chat completions proprio come faresti con altri servizi compatibili con OpenAI. Questa flessibilità ti permette di inserire l'API in codebase esistenti senza riscrivere la logica del tuo client HTTP. La struttura della risposta corrisponde al formato standard OpenAI, garantendo un'analisi facile dei contenuti generati.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestricted.cc/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

Puoi abilitare lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce dati come Server-Sent Events (SSE), permettendoti di elaborare i token man mano che vengono generati. Questo è utile per applicazioni in tempo reale o quando vuoi mostrare i progressi all'utente. L'ultimo chunk dello streaming contiene le statistiche sull'utilizzo dei token. Lo streaming riduce la latenza percepita fornendo i contenuti in modo incrementale invece di attendere il completamento della risposta completa.

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 contesto

La finestra di contesto supporta 100.000 token in totale, con un output massimo di 32.000 token per richiesta. Se non specifichi max_tokens, il limite predefinito è di 2.048 token. I limiti di velocità sono impostati a 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti per chiave. Gli errori comuni includono 401 per chiavi non valide, 402 per credito insufficiente e 429 per limiti di velocità. Gli errori non consumano il tuo credito prepagato. Il corpo della richiesta è limitato a 8 MB. Questi limiti garantiscono prestazioni stabili per un utilizzo API ad alto volume.