Riferimento API | Uncensured AI

POST/v1/chat/completions

Genera una risposta

Invia la conversazione in messages e scegli il modello con il suo ID esatto. Questi esempi usano GLM 5.3 Flash.

Installa il pacchetto openai e imposta UNCENSURED_API_KEY come nella guida alla prima richiesta.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://uncensuredai.com/v1",
    api_key=os.environ["UNCENSURED_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash-abliterated",
    messages=[{"role": "user", "content": "Scrivi un breve saluto in italiano."}],
    reasoning_effort="low",
    max_tokens=4096,
)

print(response.choices[0].message.content)

I campi dell’esempio

Campo	Come usarlo
`model`	Un ID esatto restituito da GET /v1/models per la tua chiave.
`messages`	La lista dei messaggi, ciascuno con role e content.
`max_tokens`	Il budget di output, che può includere i token di ragionamento. L’esempio usa 4096.
`reasoning_effort`	Un livello supportato dal modello scelto. Nell’esempio GLM Flash usa low.
`stream`	Impostalo a true per ricevere la risposta in parti successive.

La compatibilità OpenAI riguarda Chat Completions. Immagini, strumenti, limiti di contesto e opzioni di ragionamento dipendono dal modello e dal client.

Leggi la risposta

Il testo generato si trova in choices[0].message.content. Controlla finish_reason per sapere come si è conclusa la generazione e usage per i token riportati.

print(response.choices[0].message.content)
print(response.choices[0].finish_reason)
print(response.usage)

POST/v1/chat/completions

Mostra il testo mentre arriva

Riutilizza il client dell’esempio Python e attiva lo streaming. Ogni evento può contenere soltanto una parte della risposta.

stream = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash-abliterated",
    messages=[{"role": "user", "content": "Ciao!"}],
    reasoning_effort="low",
    max_tokens=4096,
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices:
        text = chunk.choices[0].delta.content
        if text:
            print(text, end="", flush=True)
print()

Alcuni eventi non contengono testo. Controlla choices e delta.content prima di mostrare una parte della risposta.

GET/v1/models

Trova i modelli disponibili per la tua chiave

Riutilizza il client Python per elencare gli ID dei modelli. Questo controllo verifica la connessione senza generare una risposta.

models = client.models.list()
for model in models.data:
    print(model.id)

L’elenco ottenuto con la tua chiave indica i modelli disponibili. Il catalogo pubblico delle capacità descrive invece limiti confermati e impostazioni di ragionamento.

Apri il catalogo delle capacità