Guida rapida all'endpoint API compatibile con OpenAI

Prerequisiti: Python o Node.js

Installa l'ufficiale openai pacchetto per il tuo ambiente di runtime prima di procedere.

Gli utenti Python necessitano della versione 1.0.0 o successiva. Gli sviluppatori Node richiedono la versione 4.0.0 o superiore. Entrambe le versioni supportano la struttura standard delle chat-completions.

Non sono richieste dipendenze extra. L'SDK gestisce automaticamente la serializzazione JSON e il trasporto HTTP.

Configura base_url e chiave API

Indirizza il tuo client SDK al nostro URL base e fornisci la tua chiave generata.

Usa https://api.openaicompatibleendpoint.com/v1 come URL di base. Imposta la chiave API sul valore mostrato nel tuo dashboard.

• Python: base_url="https://api.openaicompatibleendpoint.com/v1"
• Node: baseURL: "https://api.openaicompatibleendpoint.com/v1"

Questa configurazione funziona con qualsiasi client compatibile con l'SDK OpenAI. Non sono necessarie modifiche al codice per il resto della tua logica.

Invia la tua prima chat completion

Effettua una richiesta POST a /v1/chat/completions con i tuoi messaggi di sistema e utente.

L'ID del modello è uncensored. Questo modello risponde senza rifiutare argomenti adulti o controversi leciti.

• Finestra di contesto: 100.000 token in totale.
• Output massimo: 16.000 token.

Invia il tuo prompt e ricevi immediatamente l'output testuale. Errori e rifiuti sono gratuiti. Solo l'utilizzo reale dei token viene detratto dal tuo credito prepagato.

Abilita lo streaming e il richiamo di funzioni

Abilita lo streaming impostando stream: true nei parametri della richiesta.

L'utilizzo dei token è incluso nell'ultimo chunk dello stream. Ciò ti consente di monitorare i costi in tempo reale.

Il function calling è completamente supportato. Usa il tools parametro per definire il tuo schema. Il modello restituisce chiamate agli strumenti strutturate che puoi eseguire nella logica della tua applicazione. La modalità JSON è anche disponibile tramite response_format.

Gestisci gli errori e i limiti dei token

L'API restituisce codici di stato HTTP standard per problemi comuni.

• 401: Chiave API non valida. Controlla la tua dashboard.
• 402: Credito insufficiente. Ricarica con USDT o USDC.
• 429: Limite di velocità superato. Hai diritto a 300 richieste al minuto.

Se superi il limite di output di 16,000 token, la risposta verrà troncata. La finestra di contesto include sia i token del prompt che quelli di completamento.

Prezzo e limiti

Paga solo per ciò che utilizzi. I token di input costano $0.15 per 1M. I token di output costano $0.50 per 1M.

Il credito prepagato non scade mai. Non vengono emessi rimborsi, ma le doppie addebitazioni vengono corrette tramite il Supporto.

Ricarica solo con crypto. Le valute accettabili sono USDT (TRC20) e USDC (Base). La ricarica minima è $20. Il credito bonus varia dal +5% al +15% in base all'importo.

cURL

Copycurl https://api.openaicompatibleendpoint.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return list of supported file formats"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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