Riferimento API e Avvio Rapido

Autenticazione & URL di Base

Utilizza la tua chiave API per ogni richiesta all'URL di base HTTPS://api.llmwithnorestrictions.com/v1. Il sistema richiede questo header per l'autorizzazione e traccia l'utilizzo contro il tuo credito prepagato. Generi una singola chiave durante la registrazione, che sostituisce immediatamente qualsiasi chiave precedente. Mantieni questo valore sicuro, poiché concede l'accesso completo al tuo saldo.

Copycurl https://api.llmwithnorestrictions.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 Linux commands"}]
  }'

L'endpoint /v1/chat/completions

Invia richieste POST a /v1/chat/completions per ricevere risposte testuali. L'identificatore del modello è rigorosamente "uncensored" per tutte le interazioni. Il testo di input va nell'array messages e il sistema restituisce testo generato senza rifiuti di contenuti per uso adulto legale. Paghi solo per i token effettivamente consumati, non per gli errori.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Risposte in streaming (SSE)

Abilita lo streaming impostando stream su true nella richiesta. L'API restituisce Server-Sent Events (SSE) per la consegna dei token in tempo reale. Questo approccio riduce significativamente la latenza percepita per gli output di grandi dimensioni. I dettagli sull'utilizzo dei token appaiono nell'ultimo chunk dello stream.

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)

Function Calling & JSON Mode

Supporta la chiamata di funzioni tramite il parametro tools per l'estrazione strutturata dei dati. Usa response_format con json_object per imporre output JSON rigorosi. Il modello aderisce a questi schemi in modo affidabile, rendendolo adatto all'automazione backend. Puoi controllare la selezione degli strumenti con tool_choice per un'esecuzione precisa.

Limiti dei Token & Finestra di Contesto

La finestra di contesto supporta fino a 100.000 token per prompt e completamento combinati. L'output massimo per richiesta è di 16.000 token, o 2.048 se ometti max_tokens. Le richieste che superano il limite del corpo di 8 MB vengono rifiutate immediatamente. Pianifica la lunghezza dell'input per rimanere entro questi limiti.

Gestione degli errori & Limiti di velocità

Monitorare i codici HTTP standard per un feedback immediato. Uno stato 401 indica una chiave API non valida o scaduta. Un errore 402 segnala credito prepagato insufficiente per l'operazione richiesta. Una risposta 429 significa che è stato raggiunto il limite di 300 richieste al minuto. Errori e rifiuti non consumano token dal saldo.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmwithnorestrictions.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);