Modello AI senza censura per la programmazione: Documentazione API

URL di base e autenticazione

La nostra API segue la struttura delle chat-completions di OpenAI, consentendoti di utilizzare SDK esistenti con configurazioni minime. L'URL di base è https://api.uncensoredcodingai.com/v1. L'autenticazione avviene tramite un token Bearer nell'intestazione Authorization. Devi includere la tua chiave API esattamente come fornita durante la registrazione; non ci sono abbonamenti o canoni mensili, solo credito prepagato a consumo.

Importante: Sebbene il modello sia molto permissivo, non rimuove tutti i filtri. Si applica sempre un limite rigido ai contenuti: le richieste che contengono materiale sessuale coinvolgente minori verranno bloccate. Tutti gli altri argomenti legali per adulti, controversi o tecnici vengono elaborati senza rifiuti.

Prima richiesta

Invia una richiesta standard di completamento chat per generare testo. L'ID del modello è uncensored. Questo è un llm di codifica senza censura ottimizzato per la generazione di codice e compiti tecnici, non un clone di GPT o Claude. Il modello gira sui nostri server GPU e si tratta di un modello a pesi aperti ottimizzato per risposte dirette.

Copycurl https://api.uncensoredcodingai.com/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."}]
  }'

Sostituisci YOUR_API_KEY con la tua chiave effettiva. La risposta conterrà il testo generato nel campo choices[0].message.content. Assicurati che il tuo input rientri nella finestra di contesto da 100.000 token.

Integrazione SDK Python

Usa il pacchetto Python ufficiale openai per interagire con l'API. Inizializza il client con l'URL di base personalizzato e la tua chiave API. Questo approccio ti permette di sfruttare codebase esistenti che supportano già endpoint compatibili con OpenAI.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Questo script invia un prompt al modello AI senza censura e stampa la risposta. L'ID del modello è impostato su uncensored. Puoi regolare i parametri temperature e max_tokens per controllare la creatività e la lunghezza dell'output. Ricorda che il llm senza censura non ha memoria delle conversazioni precedenti a meno che tu non passi la cronologia completa nell'array messages.

Integrazione SDK Node

Per progetti JavaScript e TypeScript, usa il pacchetto Node openai. Configura il client con le variabili di ambiente o i valori diretti baseUrl e apiKey.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Questo esempio crea una richiesta di completamento chat utilizzando il modello uncensored. L'oggetto di risposta contiene il testo generato. Puoi gestire gli errori e i codici di stato direttamente nella logica della tua applicazione Node.js. Questo metodo è ideale per servizi backend o funzioni serverless che devono generare codice o testo su richiesta.

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce uno stream di Server-Sent Events (SSE), consentendoti di visualizzare l'output mentre viene generato. Questo è utile per blocchi di codice grandi o spiegazioni lunghe.

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)

Elabora i chunk dello streaming man mano che arrivano. Ogni chunk contiene testo parziale che puoi aggiungere alla tua UI o registrare. Lo streaming riduce la latenza percepita dall'utente, poiché vede i progressi immediatamente. Il tempo di risposta totale dipende comunque dalla velocità di inferenza del modello e dalla lunghezza dell'output.

Limiti, errori e contesto

La tua chiave API è limitata a 300 richieste al minuto. Se superi questo limite, riceverai un errore 429 Troppe richieste. La dimensione del corpo della richiesta è limitata a 8 MB. Gli errori di autenticazione restituiscono lo stato 401 se la chiave non è valida. Gli errori di fatturazione restituiscono lo stato 402 se il tuo credito prepagato è esaurito; ricarica da $10 per ripristinare il servizio.

Il modello supporta una finestra di contesto da 100k (prompt + completamento). Assicurati che i tuoi input rientrino in questo limite. Se hai bisogno di più contesto, potresti dover gestire il troncamento nella logica della tua applicazione. Il modello AI senza censura per la codifica è progettato per l'affidabilità, quindi monitora il tuo utilizzo per evitare interruzioni.