Documentazione API per modello uncensored

Autenticazione e URL di base

Utilizza la tua chiave API per ogni richiesta inviata al nostro URL di base.

Endpoint Chat Completions

Invia messaggi a POST /v1/chat/completions per generare risposte testuali. Il modello accetta strutture di messaggio standard e restituisce completamenti senza rifiuti di contenuto per l'uso adulto legale.

È disponibile solo il modello non censurato; non instradiamo tra fornitori né offriamo embeddings e generazione di immagini.

Copycurl https://api.glmapikeys.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the current exchange rate for usd to jpy"}]
  }'

Assicurati che il tuo payload includa l'ID del modello e la tua matrice di messaggi per ricevere una risposta.

Endpoint di elenco dei modelli

Recupera i modelli disponibili tramite GET /v1/models. Questo endpoint conferma l'ID del modello uncensored è pronto per le richieste.

La risposta elenca i dettagli del modello, assicurando che il tuo client possa verificare la compatibilità prima di inviare payload più grandi.

Parametri: temperatura, top_p, seed

Controlla la casualità di generazione utilizzando temperature, top_p, e seed. Questi parametri ti permettono di regolare creatività e riproducibilità.

Imposta temperature per la varianza, top_p per il campionamento nucleare, e seed per output deterministici. Queste impostazioni funzionano insieme a stop sequenze e valori di penalità.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configura questi nel client SDK per affinare lo stile di output.

Streaming e dati di utilizzo

Abilita lo streaming tramite SSE per ricevere i token in tempo reale. L'ultimo chunk include i dati di utilizzo, riportando il conteggio dei token di input e output.

Lo streaming aiuta a ridurre la latenza percepita per le risposte lunghe. Assicurati che il tuo client gestisca correttamente l'ultimo blocco per accedere alle metriche di fatturazione.

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)

Analizza lo stream per integrare la risposta nell'interfaccia della tua applicazione.

Gestione degli errori e limiti

Gestisci errori specifici: 401 per chiavi non valide, 402 per credito insufficiente e 429 per limiti di frequenza. La finestra di contesto è di 100,000 token in totale, con un output massimo di 16,000 token per richiesta.

Le richieste che superano 8 MB o 300 al minuto attiveranno i limiti. Errori e rifiuti non consumano credito.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Implementa la logica di retry per gli errori 429 e controlla il tuo saldo per le risposte 402.