Avvio rapido: Integra l'API senza filtri
Integra l'API LLM senza filtri nel tuo stack con una singola modifica del base URL e zero blocco di abbonamento. Questa guida copre autenticazione, streaming e utilizzo degli strumenti per l'endpoint AiNoCensor.
Autenticazione: Impostazione della chiave API
Ottieni la tua chiave tramite accesso Google o email sul Ottieni la chiave API pagina e passalo nel Authorization header. Il sistema emette una chiave attiva per account, sostituendo immediatamente qualsiasi chiave precedente. Questa configurazione semplice garantisce che tu possa iniziare a inviare richieste senza configurare catene di proxy complesse o gestire cicli di fatturazione mensili.
curl https://api.ainocensor.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "List the top five Rust crates for async networking."}]
}'Mantieni la chiave al sicuro. La piattaforma non traccia né registra le prompt per l'addestramento, quindi i tuoi dati restano tuoi mentre costruisci applicazioni senza restrizioni.
Richiesta Base: Completamenti Chat
Invia una richiesta POST a https://api.ainocensor.com/v1/chat/completions usando l'ID del modello uncensored per ricevere risposte testuali. Questo endpoint supporta parametri standard come temperature e top_p per controllare la casualità. Non è necessario cambiare SDK; qualsiasi client compatibile con OpenAI funziona modificando l'URL di base.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.ainocensor.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)Il modello risponde senza rifiuti di contenuto per argomenti adulti o creativi legali, rendendolo ideale per implementazioni di chatbot NSFW o attività di conservazione del contesto profondo.
Risposte in streaming (SSE)
Abilita lo streaming impostando stream: true per ricevere token tramite Server-Sent Events (SSE) per una latenza inferiore. Questo approccio è cruciale per gli aggiornamenti dell'interfaccia utente in tempo reale, dove l'attesa di una risposta completa causerebbe ritardi evidenti. L'ultimo chunk contiene l'utilizzo totale dei token per la trasparenza nella fatturazione.
stream = 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)Errori e rifiuti non consumano credito, quindi lo streaming di output di grandi dimensioni rimane conveniente anche se la connessione si interrompe inaspettatamente.
Function Calling & Tools
Definisci i tuoi strumenti nel corpo della richiesta e utilizza tool_choice per consentire al modello di decidere quando invocarle. Questa capacità consente all'LLM uncensored di integrarsi con sistemi esterni senza l'analisi manuale degli output testuali. Puoi specificare required o auto modalità in base alle esigenze della tua applicazione.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ainocensor.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);L'API supporta definizioni di strumenti standard, garantendo la compatibilità con i framework di agent esistenti che si aspettano strutture di function calling in stile OpenAI.
Configurazione della modalità JSON
Imposta response_format a {"type": "json_object"} per forzare il modello a restituire esclusivamente JSON valido. Questa funzionalità è essenziale per l'analisi di dati strutturati in pipeline automatizzate o per la creazione di generatori di storie NSFW affidabili che richiedono il rispetto di schemi specifici. Elimina la necessità di pulizia con regex su output non conformi.
Il modello è ottimizzato per mantenere questo formato anche con impostazioni di creatività elevate, assicurando che il tuo parser riceva strutture dati coerenti.
Gestione degli errori e dei limiti
Monitorare gli errori 401 se la chiave non è valida, gli errori 402 quando il credito prepagato è esaurito e i limiti di velocità 429 attivati superando 300 richieste al minuto. L'API impone un limite del corpo della richiesta di 8 MB e consente fino a 8 richieste concorrenti per chiave. Il tuo credito prepagato non scade mai, quindi puoi mettere in pausa l'utilizzo tra i progetti senza perdere il saldo.
Con una finestra di contesto di 100.000 token, puoi alimentare documenti estesi o cronologie di conversazioni nel modello senza censura senza perdere il contesto precedente.
Domande comuni
Come gestisce il modello uncensored i temi controversi?
Il modello è ottimizzato per rispondere senza rifiuti di contenuto per uso adulto, fiction o argomenti controversi. Non applica i normali filtri di sicurezza, consentendo un uso creativo o NSFW senza restrizioni, pur continuando a rifiutare i contenuti sessuali che coinvolgono minori.
Cosa succede se vengo limitato dalla frequenza?
Riceverai un codice di stato 429. Il limite è di 300 richieste al minuto per chiave e 8 richieste concorrenti. Puoi generare una nuova chiave per sostituire quella vecchia se necessario, anche se ogni account è limitato a una sola chiave attiva alla volta.
Il credito è rimborsabile se commetto un errore?
No, il credito prepagato non è rimborsabile, ma non scade mai. Se riscontri una doppia addebitazione o un altro errore di fatturazione, puoi risolverlo tramite la pagina Supporto senza perdere il saldo esistente.
Recupera la tua chiave API
Registrati, copia la chiave, aggiorna l'URL dell'endpoint. Integrazione completa in pochi secondi.
