Integra l'API LLM senza filtri

Imposta il tuo URL base e la chiave API

Indirizza il tuo client al nostro endpoint specifico. Utilizza https://api.openaicompatibleserver.com/v1 come tuo URL di base. Genera una chiave tramite la dashboard. La chiave autentica tutte le richieste.

Invia la tua prima chat completion

POST all'endpoint delle chat completions. Invia il tuo prompt e ricevi testo. L'ID del modello è uncensored. Gestisce il contesto fino a 100,000 token.

Abilita lo streaming e ottieni i token in tempo reale

Imposta stream: true nella tua richiesta. Ricevi Server-Sent Events. L'utilizzo dei token appare nel chunk finale. Questo riduce la latenza percepita per output lunghi.

Utilizza il function calling e la modalità JSON

Passa tools nel corpo della richiesta. Il modello segue schemi JSON rigorosi. Imposta response_format a {"type": "json_object"} per un'analisi affidabile. Questo garantisce dati strutturati per le tue applicazioni.

Gestisci gli errori e i limiti di utilizzo

Verifica i codici di stato HTTP per i problemi. Un 401 significa che la tua chiave non è valida. Un 402 indica credito insufficiente. Un 429 segnala i limiti di velocità. Hai a disposizione 300 richieste al minuto. La finestra di contesto da 100k include prompt e completamento.

Integra con client server compatibili con OpenAI

Sostituisci il tuo URL base in qualsiasi SDK. Usa le stesse librerie Python o Node. Il protocollo rimane identico. Questo funziona con strumenti come Cline o Roo Code. Passa ai backend senza riscrivere il codice.

cURL

Copycurl https://api.openaicompatibleserver.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the server timeout to 30 seconds"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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