Guida rapida all'API di Uncensored Video

Autenticazione e URL di base

Accedi all'API video senza censura impostando il tuo URL di base su https://api.uncensoredvideo.cc/v1. Inserisci la tua chiave API nell'intestazione Authorization come token Bearer. Generi una chiave per account tramite il dashboard; crearne una nuova sostituisce immediatamente quella precedente. Conserva questa chiave in modo sicuro, poiché garantisce l'accesso diretto al tuo credito prepagato.

Chat completions di base

Invia prompt di testo standard all'endpoint /v1/chat/completions. Il modello risponde con testo senza filtri sui contenuti per argomenti adulti leciti o audaci. Puoi regolare temperature, top_p e le sequenze stop per controllare creatività e lunghezza dell'output. Questo endpoint è il nucleo del nostro layer testuale per la generazione di copioni video.

Copycurl https://api.uncensoredvideo.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream: true. L'API restituisce Server-Sent Events (SSE). Le metriche di utilizzo dei token (contaggi input e output) sono incluse solo nell'ultimo chunk dello stream. Questo consente il rendering in tempo reale degli script mantenendo accurato il tracciamento dell'utilizzo.

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)

Modalità JSON per dati strutturati

Per i metadati video o le pipeline di sottotitolazione, imponi un output strutturato usando response_format: { "type": "json_object" }. Il modello restituirà JSON strettamente valido, semplificando l'analisi dei copioni e delle descrizioni delle scene in modo programmatico. Questo riduce il sovraccarico di post-elaborazione per le stack video AI.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Chiamata di funzioni per gli strumenti

Definisci gli strumenti nella tua richiesta per permettere al modello di decidere quando chiamarli. Usa tool_choice per forzare o consentire le chiamate di funzioni. È utile per il tagging video automatizzato o l'estrazione di scene dove il LLM deve interagire con servizi esterni. Il modello restituisce chiamate di funzioni strutturate che il tuo codice può eseguire.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Limiti di token e prezzi

La finestra di contesto è di 100.000 token (prompt e completamento combinati). L'output massimo è di 32.000 token per richiesta, o 2.048 se max_tokens non è impostato. Il limite di richieste è di 300 richieste al minuto per chiave, con un massimo di 8 richieste parallele. Il prezzo è $0,25 per 1M di token in input e $1,00 per 1M di token in output. Errori e rifiuti sono gratuiti. Se ricevi un 401, controlla la tua chiave; un 402 significa credito insufficiente; un 429 indica che hai raggiunto il limite di richieste.