Documentazione API

URL Base e Autenticazione

Utilizza l'URL base fornito per connetterti con qualsiasi SDK OpenAI. L'endpoint è https://api.unrestrictedcodingai.com/v1. Passa la tua chiave API nel Authorization header come token Bearer. Questo garantisce la compatibilità con le librerie standard offrendo un'esperienza LLM uncensored.

Copycurl https://api.unrestrictedcodingai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how the async await pattern works in JavaScript"}]
  }'

L'autenticazione è rigorosa. Se la chiave è mancante o non valida, l'API restituisce un errore 401. Assicurati che la tua chiave sia attiva e associata a un account creato tramite Google o email.

POST /v1/chat/completions

Invia i tuoi prompt di coding all'endpoint delle chat completions. L'ID del modello è uncensored. Questo modello singolo gestisce tutta la generazione di testo senza rifiuti di contenuto per l'uso adulto legale. Controlli il contesto, lo stile e l'output.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unrestrictedcodingai.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 il corpo della richiesta con il tuo array di messaggi. Il sistema si aspetta il formato standard OpenAI. Questo approccio ti permette di mantenere piena autonomia sulle tue attività di prompt e generazione del codice.

GET /v1/models

Verifica i modelli disponibili utilizzando l'endpoint GET. Questo restituisce un elenco contenente il uncensored model. Usa questo per confermare la connettività prima di inviare payload pesanti. È un controllo rapido dello stato del servizio.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

La risposta include l'ID del modello e il tipo di oggetto. Questi metadati aiutano la tua applicazione ad adattarsi dinamicamente. Non sono disponibili embeddings o altri tipi di modello in questo semplice design API.

Streaming e Utilizzo dei Token

Abilita lo streaming impostando stream a true. Questo consegna i token tramite Server-Sent Events (SSE). I dettagli sull'utilizzo dei token appaiono nell'ultimo chunk. Questo riduce la latenza percepita per i blocchi di codice lunghi.

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 gli output parziali in modo efficiente. L'API privilegia l'autonomia dello sviluppatore, quindi elabori ogni token man mano che arriva. Questo metodo è ideale per assistenti di codifica in tempo reale o flussi di lavoro di vibe coding.

Function Calling e modalità JSON

Utilizza il function calling per output strutturati. Imposta response_format a {"type": "json_object"} per JSON rigoroso. Questo garantisce che i parser del tuo codice ricevano dati puliti. Le definizioni degli strumenti vengono passate nell'array dei messaggi.

Il modello supporta tool_choice per l'esecuzione forzata. Questo è fondamentale per le attività di coding agentic dove l'affidabilità è importante. Usa questo per flussi di lavoro automatizzati che richiedono strutture deterministiche.

Limiti di frequenza e vincoli

Rispetta il limite di 300 richieste al minuto. La concorrenza è limitata a 8 richieste simultanee per chiave. La dimensione del corpo della richiesta non può superare gli 8 MB. Questi limiti prevengono gli abusi mantenendo bassi i costi.

Un errore 402 indica credito prepagato insufficiente. Errori e rifiuti sono gratuiti, quindi paghi solo per i completamenti riusciti. La finestra di contesto copre 100,000 token in totale, inclusi input e output.