Avvio rapido: Integra le API LLM senza filtri

Prerequisiti: SDK e variabili d'ambiente

Inizia installando l'SDK ufficiale per il tuo linguaggio. Forniamo un'API chat-completions ospitata e compatibile con OpenAI che funziona con qualsiasi client standard. Devi configurare due variabili di ambiente: OPENAI_API_KEY e OPENAI_BASE_URL.

L'URL di base per questo servizio è HTTPS://api.llmsunrestricted.com/v1. Questo URL garantisce che le tue richieste raggiungano la nostra infrastruttura senza filtri. La tua chiave API autentica il tuo account con credito prepagato. Non è richiesto un numero di telefono per la configurazione, basta la tua email o l'account Google.

Autenticazione: Impostazione della tua chiave API

L'autenticazione si basa su una singola chiave API generata durante la registrazione. Ricevi questa chiave immediatamente dopo aver creato un account tramite Google o email. Memorizza questa chiave in modo sicuro nelle tue variabili di ambiente per evitare di esporla nel codice lato client.

Il nostro sistema convalida la chiave contro il tuo saldo prepagato. Se la chiave non è valida o è scaduta, l'API restituisce un errore 401. Puoi generare una nuova chiave in qualsiasi momento, che sostituisce quella precedente. Mantieni la tua chiave privata per prevenire l'utilizzo non autorizzato dei tuoi token.

Invio della tua prima richiesta di Chat Completion

Invia una richiesta POST al /v1/chat/completions endpoint. Usa l'ID del modello uncensored al nostro modello open-weight ottimizzato per contenuti adulti e creativi. Il modello non rifiuta argomenti leciti, assicurandoti di ottenere l'output che ti aspetti.

Ecco un esempio base di cURL per verificare la tua connessione e la fatturazione.

Copycurl https://api.llmsunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three common use cases for this API"}]
  }'

Questa richiesta consuma token di input in base alla lunghezza del tuo prompt. Vieni addebitato solo per i token effettivamente elaborati. Gli errori e i rifiuti dovuti a un formato non valido sono gratuiti.

Gestione delle risposte in streaming (SSE)

Abilita lo streaming impostando stream a true. L'API restituisce dati tramite Server-Sent Events (SSE). Questo ti consente di visualizzare i token agli utenti in tempo reale, migliorando la latenza percepita della tua applicazione.

Le statistiche sull'utilizzo dei token sono incluse nell'ultimo chunk dello stream. Ciò ti consente di monitorare i costi con precisione per ogni richiesta. Lo streaming è ideale per le interfacce chat in cui il feedback istantaneo è fondamentale.

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)

Assicurati che la libreria client gestisca correttamente le risposte parziali. Lo stream termina quando il modello termina la generazione o raggiunge il limite di token.

Configurazione dei Parametri: Temperature e Top_P

Regola il comportamento di generazione utilizzando parametri standard. Imposta temperature per controllare la casualità; valori più bassi rendono gli output più deterministici. Usa top_p per limitare la diversità del vocabolario. Queste impostazioni ti aiutano a perfezionare il modello uncensored per il roleplay o la scrittura creativa.

Puoi anche utilizzare response_format con {"type": "json_object"} per dati strutturati. Il function calling è supportato tramite tools e tool_choice. Il modello supporta fino a 100,000 token per l'intera finestra di contesto.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Questi parametri ti danno il controllo completo sullo stile di output del modello. Sperimenta con combinazioni per trovare il miglior equilibrio per il tuo caso d'uso specifico.

Comprendere l'utilizzo dei token e la fatturazione

La fatturazione è strettamente prepagata e basata sull'utilizzo effettivo dei token. I token di input costano $0.15 per 1M e i token di output costano $0.50 per 1M. Paghi solo ciò che utilizzi, senza canoni di abbonamento mensile. Il credito non scade mai, quindi puoi ricaricare quando necessario.

Se rimani senza credito, l'API restituisce un errore 402. Puoi ricaricare con USDT (TRC20) o USDC (Base) a partire da $20. I bonus si applicano per depositi più grandi: +5% da $50, +10% da $100 e +15% da $200. Gli errori non consumano credito.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Monitora il tuo utilizzo tramite la dashboard o controllando i conteggi dei token nelle intestazioni di risposta dell'API. Questa trasparenza garantisce che tu mantenga il controllo sui costi di sviluppo.