Riferimento API: Chat Completions

URL Base e Autenticazione

Utilizza l'URL base fornito per instradare le richieste verso il nostro LLM uncensored. Includi la tua chiave API nel Authorization header per ogni richiesta. Questo garantisce che le tue chiamate siano autenticate e fatturate correttamente sul tuo credito prepagato. Puoi generare una chiave istantaneamente tramite Google o email nella pagina di registrazione.

Copycurl https://api.abliteratedllmonline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the python dependencies for this flask app"}]
  }'

L'endpoint accetta payload JSON standard. Se utilizzi un client di terze parti, aggiorna l'URL base per puntare qui. La tua chiave API funge da unica credenziale per il tuo account.

Endpoint Chat Completions

Invia messaggi al POST /v1/chat/completions endpoint per generare testo. L'ID del modello è sempre uncensored. Questo endpoint gestisce input testuale e restituisce output testuale senza modalità extra. È progettato per attività di roleplay, scrittura o coding che richiedono nessun rifiuto.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configura la tua libreria client con l'URL base corretto. L'SDK gestisce la serializzazione JSON per te. Puoi streammare le risposte o attendere il completamento completo. Il modello gira sui nostri server, quindi non hai bisogno di risorse GPU locali.

Risposte in streaming e utilizzo dei token

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce chunk tramite Server-Sent Events. L'ultimo chunk contiene le statistiche totali sull'utilizzo dei token. Questo ti consente di monitorare i costi in tempo reale senza chiamate API aggiuntive. Lo streaming è ideale per le applicazioni interattive dove la latenza è importante.

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)

Analizza lo stream per visualizzare i token man mano che arrivano. L'ultimo chunk include il usage oggetto. Puoi accumulare questi conteggi per il tuo dashboard di fatturazione. Gli errori durante lo streaming sono gestiti in modo elegante.

Function Calling e modalità JSON

Usa il tools il parametro per il function calling. Il modello supporta l'output strutturato tramite response_format impostato a json_object. Questo garantisce un parsing coerente per la logica del tuo backend. Puoi definire schemi complessi per la tua applicazione.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Definisci le tue funzioni nel corpo della richiesta. Il modello le invocherà o restituirà dati JSON. Questa funzione funziona con il modello uncensored esattamente come le API standard di OpenAI. Puoi mescolare strumenti e modalità JSON secondo necessità.

Limiti di frequenza e codici di errore

L'API impone limiti rigorosi per garantire la stabilità. Puoi effettuare 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti per chiave. Il corpo della richiesta non deve superare gli 8 MB. Gli errori restituiscono codici di stato HTTP standard. Un errore 401 significa che la tua chiave non è valida. Un errore 402 indica crediti insufficienti. Un errore 429 segnala che hai raggiunto il limite di rate limit.

Parametri del modello e finestra di contesto

La finestra di contesto supporta 100.000 token per prompt e completamento combinati. Puoi impostare temperature, top_p, e seed per il controllo. L'output massimo è di 16,000 token per richiesta. Questi parametri permettono di affinare creatività e determinismo. Regola le impostazioni in base al tuo caso d'uso.

Copycurl https://api.abliteratedllmonline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the python dependencies for this flask app"}]
  }'

Passa questi parametri nel corpo JSON. Il modello risponde in base alle tue impostazioni. Usa seed per risultati riproducibili. Il modello uncensored rispetta questi vincoli proprio come qualsiasi altro LLM.

Calcolo dei costi e conteggio dei token

Paga solo per quello che usi. Il tasso è di $0.15 per 1M token di input e $0.50 per 1M token di output. Errori e rifiuti sono gratuiti. Il tuo credito prepagato non scade mai. Puoi ricaricare con criptovalute in qualsiasi momento. L'API restituisce i conteggi dei token in ogni risposta. Monitora il tuo utilizzo tramite le usage oggetto.

Copycurl https://api.abliteratedllmonline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the python dependencies for this flask app"}]
  }'

Monitora il tuo saldo sulla dashboard. Il credito viene addebitato dopo ogni richiesta. Nessun canone mensile o abbonamento. Puoi iniziare con una prova gratuita. Utilizza l'API con sicurezza senza costi nascosti.