Prerequisiti: la tua chiave API e URL di base
Hai bisogno di una chiave API valida e dell'URL di base corretto per iniziare a utilizzare l'API AI non censurata. Iscriviti con Google o email per ricevere la tua chiave istantaneamente senza verifica telefonica. L'URL di base è HTTPS://api.apikeycodex.com/v1. Questo endpoint funziona con gli SDK ufficiali OpenAI. Hai bisogno di una sola chiave attiva per account. Una nuova chiave sostituisce quella vecchia. Ricevi un credito di prova di $0.50 per 7 giorni. Gli errori sono gratuiti. I rifiuti non costano token. I tuoi prompt non vengono utilizzati per l'addestramento. La privacy è semplice. Fornisci solo un'email. Il modello non censurato gestisce i contenuti per adulti. Rifiuta solo i contenuti sessuali illeciti o minori. Usa questo URL di base nella configurazione del tuo client.
Invio della tua prima richiesta di completamento chat
Effettua una richiesta POST a /v1/chat/completions per ottenere l'output testuale. Invia l'id del modello come "uncensored". Include il tuo system prompt e i messaggi utente. Il LLM uncensored risponde direttamente. Non rifiuta argomenti adulti leciti. Imposta la chiave API nell'intestazione Authorization. Usa l'autenticazione con token bearer. Il corpo della richiesta contiene i messaggi. Ogni messaggio ha un ruolo e un contenuto. Il modello genera testo. Ricevi la risposta. Controlla l'utilizzo dei token. Conta i token di input e output. La fatturazione è trasparente. Paghi solo per i token utilizzati. Gli errori non costano nulla. Il modello uncensored è veloce. Si adatta al tuo caso d'uso. Prova una query semplice. Vedi i risultati. Usa curl per i test.
curl https://api.apikeycodex.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Create a REST endpoint for user authentication"}]
}'Utilizzo dell'SDK Python per l'integrazione
Installa il pacchetto openai python ufficiale. Imposta l'URL base sul nostro endpoint. Imposta la chiave API nell'ambiente. Chiama il metodo chat.completions.create. Passa il modello "uncensored". Fornisci i tuoi messaggi. L'SDK gestisce la richiesta. Ottieni un oggetto di risposta. Accedi al contenuto. Controlla i conteggi dei token. L'API AI uncensored funziona senza problemi. Supporta la chiamata di funzioni. Usa gli strumenti nella richiesta. Il modello segue le istruzioni. Emette JSON se richiesto. Imposta response_format su json_object. Questo garantisce un JSON valido. Il modello uncensored è affidabile. Gestisce prompt complessi. Streaming o sincrono. Scegli il tuo metodo. L'SDK Python è facile. Integra rapidamente.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apikeycodex.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)Integrazione con client Node.js
Utilizza l'SDK Node.js ufficiale. Configura l'URL di base. Imposta la chiave API. Chiama l'endpoint completions. Invia il modello "uncensored". Fornisci i tuoi messaggi di input. Il modello uncensored risponde. Supporta lo streaming. Usa il metodo stream. Itera sui chunk. Costruisci la risposta. La chiave API uncensored AI funziona qui. Node.js è popolare. Questa integrazione è standard. Gestisci gli errori in modo elegante. Controlla il codice di stato. Riprova se necessario. Il modello uncensored è robusto. Gestisce input di grandi dimensioni. La finestra di contesto è di 100.000 token. Usala appieno. Il LLM uncensored è veloce. I client Node.js funzionano bene. Integra oggi stesso.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apikeycodex.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);Gestione delle risposte in streaming per output in tempo reale
Abilita lo streaming impostando stream su true. L'API restituisce i chunk. Ogni chunk contiene testo parziale. Elaborazione i chunk man mano che arrivano. Il modello uncensored trasmette in streaming in modo efficiente. Mostra il testo immediatamente. L'API AI uncensored supporta SSE. Usa l'ultimo chunk per l'utilizzo dei token. Conta i token con precisione. La fatturazione è in tempo reale. Paga solo per quello che usi. Il modello uncensored è reattivo. Sembra veloce. Lo streaming riduce la latenza percepita. Usalo per le interfacce chat. Il LLM uncensored funziona bene. Supporta Node.js e Python. Gestisci gli errori nello streaming. Chiudi correttamente lo stream. Il modello uncensored è affidabile. Trasmetti ora.
stream = 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)Limiti, errori e utilizzo dei token
Ci sono limiti per chiave. 300 richieste al minuto. 8 richieste concorrenti. Corpo della richiesta di 8 MB. Gli errori restituiscono 401 per chiavi non valide. 402 per credito insufficiente. 429 per limiti di velocità. Correggi gli errori rapidamente. Controlla il saldo. Alimenta con criptovalute. USDT o USDC. Il credito bonus si applica. La finestra di contesto è di 100.000 token. Output massimo di 16.000 token. Imposta max_tokens se necessario. Il modello uncensored rispetta i limiti. La fatturazione è trasparente. Gli errori sono gratuiti. Paghi solo ciò che usi. Nessun abbonamento. Il credito non scade. L'API AI uncensored è semplice. Usala con fiducia. Monitora l'utilizzo. Rimani entro i limiti. L'LLM uncensored è potente. I limiti sono ragionevoli. Gestisci la tua chiave. Sostituiscila se necessario. Una chiave per account. Regole semplici. Limiti chiari. Nessuna sorpresa.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apikeycodex.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)