Avvio rapido API GPT Unfiltered

Installazione e configurazione

Inizia generando la tua chiave sulla dashboard. Puoi accedere con Google o utilizzare un'email e una password, e la chiave viene visualizzata immediatamente. Utilizza gli SDK ufficiali per qualsiasi linguaggio; richiedono solo l'URL base e la tua chiave. Questo funziona con qualsiasi client compatibile con OpenAI perché seguiamo l'interfaccia standard.

• Base URL: https://api.gptunfiltered.cc/v1
• ID modello: uncensored
• Autenticazione: token Bearer tramite chiave API

Invio della tua prima richiesta

Invia un semplice completamento di testo per testare la connessione. Utilizza il POST metodo sull'endpoint di completamento chat con il tuo ID modello. La risposta restituisce testo normale senza rifiuti di contenuto per uso adulto legale.

Ecco il comando cURL standard per verificare la tua configurazione.

Copycurl https://api.gptunfiltered.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all python standard library modules"}]
  }'

La risposta include il testo generato e le statistiche sull'utilizzo dei token. Ora puoi integrarlo nella logica della tua applicazione.

Risposte in streaming

Abilita lo streaming per ricevere i token in tempo reale. Imposta il parametro stream su true nel corpo della tua richiesta. L'API restituisce eventi inviati dal server (SSE) per un'output a bassa latenza.

Usa questo snippet Python per gestire lo streaming in modo efficiente.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Ogni chunk contiene testo parziale e dati sull'utilizzo. Raccogli i chunk per ricostruire la risposta completa. Questo approccio riduce la latenza percepita per gli utenti finali.

Supporto al Function Calling

Passa tools al modello per azioni strutturate. Definisci lo schema della tua funzione nell'array tools. Il modello restituisce chiamate a strumento quando appropriato.

Ecco come configurare il function calling in Node.js.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Elabora le chiamate agli strumenti nel codice della tua applicazione. Esegui la funzione e invia il risultato al modello se necessario. Questo abilita flussi di lavoro complessi senza analisi manuale.

Modalità JSON

Forza l'output in un formato JSON rigoroso. Imposta il parametro response_format su json_object. Questo garantisce che il modello restituisca JSON validi senza wrapper markdown.

Usa questa configurazione per un'analisi affidabile nel tuo backend.

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)

La risposta contiene solo l'oggetto JSON. Gestisci gli errori di parsing in modo elegante in caso di casi limite. Questa modalità è ideale per le integrazioni API che richiedono dati strutturati.

Limiti di frequenza e costi

Monitora il tuo utilizzo per evitare interruzioni del servizio. Il limite è di 300 richieste al minuto per chiave. Puoi avere 8 richieste concorrenti in qualsiasi momento. La dimensione del corpo della richiesta è limitata a 8 MB.

I prezzi sono trasparenti e per token. I token di input costano $0.15 per milione. I token di output costano $0.50 per milione. Errori e rifiuti sono gratuiti. Usa il credito prepagato senza scadenza. Aggiorna la tua ricarica per ottenere crediti bonus.

Parametri e impostazioni

Regola il comportamento del modello con parametri standard. Usa temperature per controllare la casualità. Imposta top_p per il campionamento del nucleo. Definisci sequenze di stop per interrompere la generazione anticipatamente.

Puoi anche impostare il seed per output riproducibili. Regola presence_penalty e frequency_penalty per influenzare la ripetizione dei token. Queste impostazioni permettono di affinare lo stile e l'accuratezza del modello.

Finestra di contesto e vincoli

Il modello supporta una finestra di contesto di 100.000 token. Include sia il prompt che il completamento. L'output massimo è di 16.000 token per richiesta. Se non si imposta max_tokens, il valore predefinito è di 2.048 token.

Questa finestra ampia consente un'elaborazione estesa dei documenti. Puoi passare conversazioni lunghe o grandi codebase. Monitora il tuo utilizzo dei token per rimanere entro i limiti.