Documentazione API chat AI Abliterated

Avvio rapido: La tua prima richiesta

Invia un semplice completamento chat per verificare la connettività e il comportamento uncensored. L'API accetta standard chat/completions payloads e restituisce risposte testuali senza filtri di contenuto per l'uso adulto lecito. Hai bisogno di una chiave API valida e dell'URL base corretto per procedere. Inizia con un prompt breve per confermare che il modello risponda come previsto.

L'ID del modello è uncensored. La finestra di contesto supporta un totale di 100.000 token. I limiti di output si applicano per richiesta. Controlla i tuoi crediti prima di inviare payload di grandi dimensioni. Errori come 402 indicano un saldo insufficiente.

Diamo priorità alla throughput grezza rispetto a un routing complesso. Nessun proxy di terze parti interferisce con le tue richieste. L'infrastruttura è costruita per gli sviluppatori che hanno bisogno di affidabilità. Usa gli esempi seguenti per integrarti rapidamente.

Autenticazione e URL di base

Utilizza la tua chiave API unica inviata immediatamente dopo la registrazione. Autentica ogni richiesta con il Authorization: Bearer <key> header. L'URL base è https://api.abliteratedaichat.com/v1. Questo garantisce la compatibilità con gli SDK ufficiali OpenAI e qualsiasi libreria client compatibile.

Mantieni la chiave al sicuro. Una chiave attiva per account; una nuova chiave sostituisce quella precedente. Se perdi l'accesso, genera una nuova chiave dal dashboard. Gli errori restituiscono 401 per chiavi non valide. Non esporre mai la chiave nel codice lato client.

La registrazione richiede solo un'email o un account Google. Non è necessario il numero di telefono. I crediti non scadono mai. I rimborsi non vengono emessi, ma gli errori di fatturazione vengono risolti tramite Supporto. Usa la chiave nelle tue variabili d'ambiente per un codice pulito.

Risposte in streaming con SSE

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. Ricevi i token tramite Server-Sent Events (SSE) man mano che vengono generati. L'ultimo chunk include l'utilizzo totale dei token per la fatturazione e il monitoraggio. Questo riduce la latenza percepita per attività di roleplay o scrittura di lunga durata.

Analizza attentamente lo stream SSE. Ignora gli eventi non data. Concatena i delta dei token per ricostruire la risposta completa. Il modello non rifiuta contenuti adulti leciti, quindi lo streaming funziona senza problemi per scenari di chatbot NSFW. Monitora i limiti di frequenza 429 durante le sessioni ad alto throughput.

Lo streaming è ideale per le applicazioni in tempo reale. Consente la visualizzazione immediata del testo generato. Usalo per le interfacce chat in cui gli utenti si aspettano un feedback istantaneo. Assicurati che il tuo client gestisca correttamente le risposte parziali.

modalità JSON e chiamata di funzioni

Usa response_format con {"type": "json_object"} per imporre output strutturati. Questo è fondamentale per l'analisi dei dati o l'integrazione con altri sistemi. Il function calling funziona tramite lo standard tools e tool_choice parametri. Il modello segue le istruzioni con precisione, anche con vincoli complessi.

Testa prima il function calling con strumenti semplici. Verifica che il modello aderisca allo schema. I modelli abberati mantengono una migliore capacità di seguire le istruzioni rispetto a molte alternative uncensored. Tuttavia, prompt lunghi con più vincoli potrebbero comunque causare deviazioni. Convalida sempre l'output JSON.

Combina lo streaming con la modalità JSON se necessario. L'ultimo chunk contiene le statistiche di utilizzo. Il function calling aggiunge flessibilità alla tua integrazione LLM uncensored. Utilizzalo per architetture agent o flussi di lavoro automatizzati che richiedono dati strutturati.

Parametri: Temperatura, Top P e Sequenze di stop

Regola temperature per la creatività o il determinismo. Usa top_p per il campionamento nucleare. Imposta stop sequenze per interrompere la generazione a marcatori specifici. Questi parametri controllano il comportamento del modello. Temperature più basse producono output più coerenti. Temperature più alte aumentano la casualità.

Sperimenta con valori diversi per il tuo caso d'uso. Il roleplay beneficia di una temperatura più alta. Le attività di codifica potrebbero richiedere una temperatura più bassa per la precisione. L'API supporta tutti i parametri standard: seed, presence_penalty, e frequency_penalty. Sintonizza questi parametri per risultati ottimali.

Le sequenze di stop sono utili per le conversazioni multi-turno. Impediscono al modello di continuare oltre un punto desiderato. Usale per strutturare pulitamente le risposte. Combina con la modalità JSON per un'estrazione dati affidabile. Testa accuratamente prima di distribuire in produzione.

Limiti di frequenza e concorrenza

Il limite è di 300 richieste al minuto per chiave. Le richieste concorrenti sono limitate a 8 per chiave. La dimensione del corpo della richiesta è limitata a 8 MB. Questi limiti garantiscono un utilizzo equo e prestazioni stabili. Il superamento dei limiti restituisce errori 429. Implementa una logica di retry con backoff esponenziale.

Monitora il tuo utilizzo per evitare il throttling. Un'alta concorrenza può attivare i limiti se le richieste sono di grandi dimensioni. La finestra di contesto è di 100,000 token. L'output massimo è di 16,000 token per richiesta. Errori e rifiuti sono gratuiti, quindi le richieste fallite non costano credito.

Pianifica la tua integrazione di conseguenza. Usa code per il traffico a raffica. L'API gestisce un'alta capacità di elaborazione in modo efficiente. Nessuna garanzia SLA, ma l'infrastruttura è costruita per l'affidabilità. Contatta il Supporto per i problemi. Mantieni la tua chiave sicura per evitare utilizzi non autorizzati.

cURL

Copycurl https://api.abliteratedaichat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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