Avvio rapido: Integra l'API LLM senza filtri

Prerequisiti: SDK e variabili d'ambiente

Inizia installando l'SDK del tuo linguaggio preferito e memorizzando le tue credenziali in modo sicuro. Il nostro servizio utilizza un'autenticazione standard, quindi hai bisogno solo di una chiave API dal dashboard. Tieni la tua chiave in una variabile di ambiente per evitare di codificarla hardcode nei file sorgente.

• Installa l'SDK ufficiale per il tuo linguaggio.
• Crea un account e genera la tua chiave API.
• Imposta IA_API_KEY nel tuo ambiente.

Questa configurazione garantisce che le tue richieste vengano autenticate immediatamente senza passaggi di configurazione aggiuntivi.

Passo 1: Inizializza il client con l'URL di base

Indirizza il tuo client all'URL base per instradare correttamente le richieste. Devi sovrascrivere l'URL base predefinito per raggiungere l'endpoint del nostro modello senza filtri. Questo garantisce che tutte le chiamate successive utilizzino l'infrastruttura corretta.

Configura l'URL di base su https://api.iasansrestriction.com/v1 nelle impostazioni del tuo client. Questa singola modifica indirizza il traffico verso i nostri server per la generazione di testo.

Passo 2: Invia il tuo primo completamento chat

Esegui la tua prima richiesta per testare la connessione e ricevere output di testo. Usa l'ID del modello uncensored al modello linguistico di grandi dimensioni senza restrizioni. Questo modello non rifiuta argomenti adulti leciti o controversi di default.

Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions con i tuoi messaggi di sistema e utente. La risposta conterrà il testo generato senza i filtri di contenuto standard.

Passo 3: Gestisci le risposte in streaming (SSE)

Abilita lo streaming per la consegna in tempo reale dei token per migliorare l'esperienza utente. Imposta il stream il parametro a true nel corpo della richiesta. Il server restituirà uno stream di Server-Sent Events (SSE) di chunk.

Elabora ogni chunk man mano che arriva per visualizzare il testo in modo incrementale. Questo approccio riduce la latenza percepita per la generazione di contenuti di lunga durata.

Passo 4: Usa il Function Calling e la modalità JSON

Struttura il tuo output dei dati utilizzando le funzionalità di formattazione integrate. Puoi forzare le risposte JSON impostando response_format a {"type": "json_object"}. Questo garantisce un parsing prevedibile per le applicazioni a valle.

Definisci gli strumenti nella richiesta per abilitare le funzionalità di richiamo delle funzioni. Il modello restituirà argomenti strutturati che il tuo codice può eseguire direttamente.

Passo 5: Gestisci i token e i limiti

Monitora il tuo utilizzo per evitare interruzioni del servizio e gestire i costi. Vieni addebitato per token, con errori e rifiuti gratuiti. Il credito non scade mai, quindi puoi ricaricare quando necessario.

Rispetta i limiti: 300 richieste al minuto e una finestra di contesto di 100,000 token. Un errore 429 indica che hai superato il limite di frequenza. Un errore 401 significa che la tua chiave non è valida, mentre un errore 402 segnala un credito insufficiente.

cURL

Copycurl https://api.iasansrestriction.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of ten valid JSON objects"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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