Documentazione API

URL Base e Autenticazione

La tua chiave API autentica ogni richiesta. Emettiamo una chiave attiva per account, che sostituisce quella precedente se ne generi una nuova. Utilizza il Authorization header con il Bearer schema. L'URL base per il nostro claude opus nsfw uncensored il servizio è https://api.claudeopusnsfwuncensored.com/v1. Non offriamo embeddings né generazione di immagini, solo completamenti di testo. La tua chiave viene mostrata immediatamente dopo la registrazione tramite Google o email. Non è richiesto alcun numero di telefono.

Prima richiesta

Invia una richiesta standard di completamento chat per testare la connettività. Sostituisci YOUR_API_KEY con la tua chiave effettiva. L'ID del modello è uncensored. Questo endpoint restituisce solo testo, senza audio o video. Puoi regolare la lunghezza del prompt fino al limite della finestra di contesto. Il nostro servizio non traccia i tuoi prompt per scopi di addestramento. Questa semplice chiamata verifica che la tua autenticazione sia corretta.

Integrazione SDK Python

Utilizza il client Python ufficiale di OpenAI con un URL di base personalizzato. Questo approccio funziona con la nostra API LLM uncensored proprio come con altri provider. Imposta il base_url parametro al nostro endpoint. Il nome del modello rimane uncensored. Puoi trasmettere le risposte o recuperarle in modo sincrono. Questo metodo non richiede librerie wrapper. Mantiene il tuo codice portabile e semplice.

Integrazione SDK Node

Integra la nostra API nelle tue applicazioni Node.js utilizzando il client standard. Configura il baseURL per puntare al nostro server. La chiave API va nell' apiKey campo. Questa configurazione ti permette di generare testo senza censura per contenuti adulti leciti. La struttura del codice rispecchia esattamente l'SDK di OpenAI. Puoi gestire gli errori e la logica di retry utilizzando le promesse standard. Questo garantisce un'integrazione affidabile.

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. Il server invia chunk tramite Server-Sent Events. Ogni chunk contiene testo parziale e dati di utilizzo dei token. L'ultimo chunk include il conteggio completo dei token. Questa funzione riduce la latenza percepita per le risposte lunghe. Puoi analizzare i chunk in tempo reale. Lo streaming funziona con i client Python e Node. Fornisce un'esperienza utente più fluida.

Limiti, Errori e Contesto

La finestra di contesto è di 100.000 token per input e output combinati. Ogni richiesta può emettere fino a 16.000 token. Sei limitato a 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti per chiave. Un errore 401 indica che la tua chiave API non è valida. Un errore 402 indica credito insufficiente. Un errore 429 segnala che hai superato il limite di frequenza. Gli errori sono gratuiti, quindi non paghi per le richieste fallite. Il tuo credito prepagato non scade mai.

cURL

Copycurl https://api.claudeopusnsfwuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix syntax error in Python function"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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