Documentazione API

Avvio rapido: Connetti la tua prima richiesta

Inizia generando la tua chiave sulla dashboard. L'URL base per tutte le richieste è HTTPS://api.filterno.cc/v1. Passa la tua chiave nell'intestazione Authorization come token bearer. Questa configurazione funziona con qualsiasi client standard compatibile con OpenAI.

Testa la connnettività immediatamente con una semplice richiesta di completion. L'endpoint accetta formati chat standard e restituisce testo grezzo senza filtri sui contenuti.

Sostituisci YOUR_API_KEY con la stringa emessa al tuo account. Il corpo della richiesta definisce il modello e il contenuto del messaggio. Ricevi una risposta contenente il testo generato.

Endpoint: POST /v1/chat/completions

Invia i tuoi prompt a POST /v1/chat/completions. Questo è l'unico endpoint chat che supportiamo. Fornisci un'istruzione di sistema e messaggi utente in formato array.

L'identificatore del modello è "uncensored". Elaborazione testo in entrata e restituzione testo in uscita. Non aspettarti generazione di immagini o audio qui.

Imposta la temperatura per controllare la casualità. Valori più alti producono output più creativi. Valori più bassi danno risultati deterministici. L'API segue rigorosamente lo schema OpenAI per questo endpoint.

Endpoint: GET /v1/models

Verifica i modelli disponibili con una richiesta GET a /v1/models. Questo endpoint restituisce un elenco degli ID dei modelli supportati. Dovresti vedere "uncensored" nella risposta.

Questo endpoint conferma che la tua chiave API è valida. Mostra anche i dettagli del modello. Usalo per il debug dei problemi di connettività.

La risposta include l'ID del modello e il tipo di oggetto. Non elenca i prezzi o i limiti. Consulta la documentazione per i tassi dei token.

Parametri: Temperatura, Top-P e Strumenti

Controlla la diversità di generazione con temperature e top_p. Temperature regola la distribuzione di probabilità. Top_p filtra i token a bassa probabilità. Insieme bilanciano creatività e focalizzazione.

Utilizza il function calling per interazioni strutturate. Definisce gli strumenti nel corpo della richiesta. Il modello può chiamare queste funzioni. Passa tool_choice per imporre un comportamento specifico.

Imposta sequenze stop per terminare la generazione anticipatamente. Usa seed per risultati riproducibili. Le penalità di presenza e frequenza riducono le ripetizioni. Questi parametri seguono le convenzioni standard di OpenAI.

Risposte in streaming (SSE) e utilizzo dei token

Abilita lo streaming impostando stream su true. L'API restituisce Server-Sent Events (SSE). Ogni chunk contiene dati sui token parziali.

L'utilizzo dei token appare nell'ultimo chunk. Leggilo per monitorare i costi. Lo streaming riduce la latenza percepita per le risposte lunghe. È ideale per le applicazioni in tempo reale.

Analizza attentamente la struttura dei dati SSE. Gestisci le interruzioni di rete in modo elegante. L'API garantisce l'integrità dei dati attraverso i limiti degli chunk.

Limiti, Errori e Calcolo dei Token

Ricevi 300 richieste al minuto per chiave. La concorrenza è limitata a 8 richieste simultanee. La dimensione massima del corpo della richiesta è di 8 MB.

La finestra di contesto è di 100.000 token. Include prompt e completamento. L'output massimo è di 16.000 token. Imposta max_tokens per limitare l'utilizzo.

Gestisci gli errori controllando i codici di stato. 401 indica chiave non valida. 402 indica nessun credito. 429 segnala il limite di frequenza. Riprova con backoff esponenziale per i 429.

cURL

Copycurl https://api.filterno.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five risks in a standard React application."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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