Guida all'avvio rapido

Model Abliterated

Imposta URL di base e chiave

Inizia generando una chiave sulla dashboard. Usa "Continua con Google" o un accesso email standard per creare il tuo account istantaneamente. Non è richiesta la verifica del numero di telefono. Una volta apparsa la chiave, copiala nelle variabili di ambiente. L'URL base della nostra API è HTTPS://api.modelabliterated.com/v1. Aggiorna la configurazione del tuo SDK per puntare a questo URL invece dell'endpoint OpenAI predefinito. Questo garantisce che tutte le richieste vengano instradate alla nostra infrastruttura uncensored.

Invia la tua prima richiesta

Effettua una richiesta POST a /v1/chat/completions. Imposta l'ID del modello su "uncensored". Passa il tuo system prompt per guidare il comportamento. Il modello abliterato risponde direttamente senza fronzoli. Ecco come puoi inviare una semplice completazione di testo usando curl.

Copycurl https://api.modelabliterated.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"}]
  }'

Utilizza l'SDK Python

Installa il pacchetto openai tramite pip. Inizializza il client con la tua chiave API e l'URL base personalizzato. L'SDK Python gestisce la serializzazione in modo automatico. Puoi inviare un messaggio e ottenere il testo della risposta completa. Questo metodo è ideale per script backend o test di inferenza locale.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Integra con Node.js

Importa il pacchetto npm openai nel tuo progetto. Configura le proprietà base URL e apiKey sull'istanza del client. Chiama chat.completions.create con il modello e i messaggi. L'oggetto di risposta contiene il testo generato in choices[0].message.content. Questo approccio funziona bene per il rendering lato server o per gli endpoint API.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Gestisci le risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream su true nei parametri della richiesta. L'API restituisce chunk di token man mano che vengono generati. Questo riduce la latenza percepita per gli output lunghi. Puoi elaborare ogni chunk in tempo reale. Usa l'ultimo chunk per verificare l'utilizzo totale dei token e i dati 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)

Gestisci limiti ed errori

Hai una finestra di contesto di 100.000 token per prompt e completamento combinati. Il limite di velocità è di 300 richieste al minuto per chiave. Se lo superi, ricevi un errore 429. Un errore 401 significa che la tua chiave non è valida. Un errore 402 indica credito prepagato insufficiente. Assicurati di ricaricare con USDT o USDC per continuare. Gli errori non consumano token. L'output massimo per richiesta è di 16.000 token a meno che tu non specifichi un valore max_tokens inferiore.