Documentazione API Compatibile con OpenAI

URL Base & Autenticazione

Inizia puntando il tuo client a HTTPS://api.polskillm.com/v1. Genera una chiave sul nostro dashboard utilizzando Google o email, quindi passala nell' Authorization header come token Bearer. Non è richiesto un numero di telefono per la registrazione, garantendo un accesso rapido al modello uncensored per i tuoi progetti.

Prima richiesta

Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions con l'ID del modello "uncensored". L'API accetta parametri standard come temperature e top_p per controllare la creatività. Di seguito è riportato un esempio base di curl per verificare la connessione e ricevere una risposta testuale.

Copycurl https://api.polskillm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Translate this log entry to English"}]
  }'

Verifica che la struttura della risposta corrisponda al formato OpenAI per un'integrazione senza problemi nei tuoi strumenti esistenti.

Integrazione SDK Python

Utilizza la libreria Python ufficiale di OpenAI impostando l'URL di base sul nostro endpoint. Questo approccio garantisce la compatibilità con il tuo codice esistente sfruttando al contempo le nostre capacità di AI non filtrata. L'SDK gestisce automaticamente la tokenizzazione e la formattazione delle richieste.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Importa la libreria e configura il client con la tua chiave API per iniziare a generare contenuti immediatamente.

Configurazione client Node.js

Inizializza il pacchetto npm OpenAI con l'URL base personalizzato e la tua chiave segreta. Questa configurazione funziona con qualsiasi applicazione Node.js che necessita di accesso diretto al modello senza restrizioni. Configura l'istanza del client per puntare ai nostri server per risposte a bassa latenza.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Chiama il metodo chat.completions.create per inviare il tuo prompt e ricevere l'output del modello.

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce Server-Sent Events (SSE) consentendoti di elaborare i token man mano che vengono generati. Questo riduce la latenza percepita per gli utenti che interagiscono con l'LLM NSFW o alternative di AI per personaggi in tempo reale.

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 il delta oggetti in ogni chunk per assemblare la risposta finale o aggiornare un'interfaccia utente in modo incrementale.

Limiti di frequenza ed errori

Sei limitato a 300 richieste al minuto e a 8 richieste concorrenti per chiave. Se li superi, riceverai un codice di stato 429. Gli errori comuni includono 401 per chiavi non valide e 402 quando il credito prepagato è esaurito. La finestra di contesto supporta 100,000 token in totale, senza un limite separato per l'output.