Avvio rapido: senza filtri completamenti chat

URL Base e Autenticazione

L'URL di base per l'endpoint AI non filtrato è HTTPS://api.venicepricing.com/v1. Ti autentichi passando la tua chiave API nell'intestazione Authorization come token Bearer. Questa configurazione funziona con gli SDK ufficiali di OpenAI e qualsiasi client compatibile con OpenAI modificando semplicemente il base_url e la chiave API. Puoi generare la tua chiave istantaneamente nella pagina Ottieni chiave API utilizzando Continua con Google o con email e password. Non è richiesto alcun numero di telefono per questo processo rapido. La chiave viene visualizzata immediatamente dopo la creazione, così puoi iniziare subito a fare test. Puoi avere una sola chiave attiva per account, ma puoi sostituirla in qualsiasi momento.

Invia una richiesta di completamento chat

Invia una richiesta standard text-in, text-out all'endpoint POST /v1/chat-completions. Usa l'ID del modello uncensored per accedere al modello open-weight ottimizzato per nessuna rifiuto. Il corpo della richiesta deve includere l'array messages con il contenuto del tuo prompt. Puoi testarlo immediatamente con un comando curl. Questo approccio diretto garantisce che tu stia utilizzando l'endpoint corretto per il nostro servizio LLM uncensored. Errori e rifiuti sono gratuiti, quindi paghi solo per l'utilizzo effettivo dei token. Ricorda che il modello non rifiuta argomenti adulti o controversi legali. Non è GPT, Claude o il modello di alcun altro fornitore. Esegue sui nostri server.

Configura parametri del modello

Puoi regolare il comportamento del modello utilizzando parametri come temperature, top_p, stop e seed. Queste impostazioni ti permettono di controllare la creatività e la determinismo nelle risposte. La finestra di contesto supporta fino a 100,000 token per prompt e completamento combinati. Ogni richiesta può generare un massimo di 16,000 token, o 2,048 se non imposti max_tokens. È anche supportato il function calling tramite tools e tool_choice. Questa flessibilità ti permette di costruire interazioni complesse senza bisogno di un abbonamento. Puoi affinare l'output per adattarlo perfettamente al tuo caso d'uso specifico. Il modello rimane coerente tra diverse configurazioni di parametri.

Gestisci le risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream su true nella tua richiesta. L'API restituisce le risposte tramite Server-Sent Events (SSE) per la consegna dei token in tempo reale. Puoi monitorare l'utilizzo dei token nell'ultimo chunk dello stream. Questa funzione è ideale per le applicazioni che richiedono feedback immediato. Lo streaming aiuta a ridurre la latenza percepita per gli utenti in attesa di risposte lunghe. Puoi analizzare i dati dello stream nel tuo linguaggio preferito. La chiave API rimane valida per tutta la durata dello stream. Gli errori durante lo streaming vengono gestiti in modo elegante senza perdere il tuo credito. Questo metodo è efficiente per scenari ad alto throughput.

Usa Function Calling

Definisci gli strumenti nella richiesta per abilitare le funzionalità di richiamo delle funzioni. Il modello può restituire dati strutturati che corrispondono alle tue definizioni degli strumenti. Questa funzione supporta tool_choice per un controllo preciso sull'esecuzione delle funzioni. Puoi integrare API esterne o eseguire trasformazioni di dati complesse. Il modello uncensored gestisce le definizioni degli strumenti in modo affidabile senza rifiuti non necessari. Puoi definire più strumenti in una singola richiesta. L'API elabora le chiamate agli strumenti e restituisce l'output appropriato. Questa capacità rende il servizio adatto per flussi di lavoro di agenti avanzati. Puoi testare il richiamo delle funzioni con qualsiasi SDK compatibile con OpenAI.

Formatta le risposte JSON

Imposta response_format su json_object per forzare il modello a restituire JSON valido. Questo garantisce un'analisi coerente nel codice della tua applicazione. Puoi utilizzare questa funzionalità per l'estrazione di dati strutturati o per le risposte API. Il modello aderisce rigorosamente alle regole di sintassi JSON. Questo formato riduce la necessità di post-elaborazione nel tuo codice. Puoi convalidare l'output immediatamente al ricevimento. L'API AI uncensored supporta questo formato senza costi aggiuntivi. Gli errori non vengono addebitati, quindi puoi sperimentare liberamente. Questa funzionalità è essenziale per un'integrazione affidabile con altri sistemi.

cURL

Copycurl https://api.venicepricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the cost of a vaporetto ticket"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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