Guida rapida: API LLM senza filtri

Prerequisiti: configurazione SDK e chiave API

L'URL di base del nostro servizio ospitato è https://api.priceclaude.com/v1. L'autenticazione richiede una chiave API valida passata nell' Authorization header. Generi questa chiave immediatamente dopo esserti registrato con Google o email su Ottieni la chiave API pagina. Non è richiesto un numero di telefono per la registrazione.

La nostra API è compatibile con OpenAI. Puoi utilizzare qualsiasi SDK che supporti lo standard openai struttura del pacchetto. Passa la tua chiave come api_key parametro. Modifica il base_url per puntare al nostro endpoint. Questo ti permette di sostituire il nostro modello uncensored senza riscrivere la logica di integrazione.

Esecuzione della tua prima richiesta di chat completion

Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions con i tuoi messaggi di sistema e utente. L'identificatore del modello è strettamente uncensored. Non è un modello di un altro vendor. È un modello open-weight ottimizzato per risposte dirette senza rifiuti di contenuti per uso adulto legale. Puoi impostare parametri come temperature e top_p per controllare la creatività.

I token di input costano $0.15 per milione. I token di output costano $0.50 per milione. Errori e rifiuti non consumano credito. Puoi verificare che la tua richiesta funzioni inviando un semplice messaggio di test. La risposta conterrà il testo generato nel content campo.

Gestione delle risposte in streaming (SSE)

Imposta stream a true nella tua richiesta per ricevere Server-Sent Events. Questo ti permette di elaborare i token man mano che vengono generati. Lo streaming riduce la latenza percepita per le risposte di grandi dimensioni. L'ultimo chunk contiene le statistiche totali sull'utilizzo dei token. Questo ti aiuta a monitorare i costi in tempo reale.

Memorizza in buffer i chunk in arrivo e concatenali. Assicurati di gestire correttamente l'evento di fine stream. Questo approccio è essenziale per le interfacce chat. Fornisce un'esperienza utente fluida rispetto all'attesa della risposta completa.

Utilizzo degli strumenti e della modalità JSON

Definisci gli schemi delle funzioni nella tools parametro. Il modello può chiamare queste funzioni se istruito. Usa tool_choice per forzare una funzione specifica. Questo abilita flussi di lavoro complessi. La modalità JSON è disponibile tramite response_format: {type: "json_object"}. Questo garantisce un output strutturato per un parsing affidabile. Usalo per attività di estrazione dati.

Comprendere l'utilizzo e i limiti dei token

La finestra di contesto è di 100,000 token combinati. Questo include sia il prompt che il completamento. L'output massimo per richiesta è di 16,000 token. Se non imposti max_tokens, il valore predefinito è 2.048. La dimensione del corpo della richiesta è limitata a 8 MB. Puoi effettuare 300 richieste al minuto. La concorrenza è limitata a 8 richieste simultanee per chiave. Il superamento di questi limiti restituisce un errore 429.

Gestione degli errori e logica di retry

Gestisci l'HTTP 401 verificando la tua chiave API. Un errore 402 significa che il tuo credito prepagato è esaurito. Ricarica tramite cripto per continuare. Usa un backoff esponenziale per gli errori di limite di frequenza 429. La logica di retry dovrebbe rispettare il Retry-After header se presente. Gli errori non addebitano credito. Questo protegge il tuo saldo durante i problemi di rete.

cURL

Copycurl https://api.priceclaude.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit the quarterly report by Friday at noon"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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