Integra l'API chat completions senza filtri

Impostazione dell'URL di base e autenticazione

Inizia generando la tua chiave tramite accesso Google o email nella pagina Ottieni chiave API. Il sistema emette una chiave attiva per account immediatamente e puoi sostituirla in qualsiasi momento. Usa l'URL base HTTPS://api.groqapikeys.com/v1 con la tua chiave come token bearer. Questa configurazione funziona con qualsiasi client compatibile con OpenAI senza passaggi proxy aggiuntivi.

Copycurl https://api.groqapikeys.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three advantages of low latency inference."}]
  }'

Struttura endpoint Chat completions

Invia richieste POST a /v1/chat/completions con il tuo model id come "uncensored". L'endpoint accetta array di messaggi standard e restituisce output testuale. Non offriamo embedding, generazione di immagini o fine-tuning. Mantieni i payload sotto 8 MB per garantire un'elaborazione affidabile. Errori come 401 (chiave non valida) o 402 (credito insufficiente) vengono restituiti istantaneamente così da poter regolare la tua integrazione.

Risposte in streaming e conteggio dei token

Abilita lo streaming impostando il parametro stream su true nelle tue richieste. Ricevi una sequenza di chunk di Server-Sent Events (SSE) che ti consentono di visualizzare il testo in modo progressivo. L'ultimo chunk contiene le statistiche complete sull'utilizzo per la richiesta, inclusi i conteggi dei token di input e output. Questo approccio riduce la latenza percepita per le risposte di grandi dimensioni e mantiene la tua UI reattiva.

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)

Configurazione della chiamata di strumenti e della modalità JSON

Configura gli output strutturati impostando response_format su json_object. Questo forza il modello a restituire JSON valido invece che testo libero. Puoi anche definire degli strumenti nel corpo della richiesta per abilitare le funzionalità di function calling. Il modello uncensored gestisce definizioni di strumenti complesse in modo affidabile senza rifiutare le strutture JSON standard. Usa questa opzione per attività di estrazione dati o integrazione API.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Limiti di frequenza e vincoli di concorrenza

Ogni chiave API consente fino a 300 richieste al minuto e supporta 8 richieste concorrenti. La finestra di contesto copre 100.000 token per prompt e completamento combinati. Se superi questi limiti, il sistema restituisce un errore di limite di frequenza 429. Mantieni i corpi delle richieste sotto gli 8 MB per evitare ritardi di elaborazione. Questi limiti garantiscono prestazioni stabili per le applicazioni ad alto throughput senza restrizioni di livello nascoste.

Gestione degli errori e report sull'utilizzo

Monitora il saldo del tuo account tramite la dashboard poiché il credito è prepagato e non scade mai. Le richieste che falliscono per rifiuto del contenuto o problemi di rete non consumano i tuoi token. Se riscontri una doppia addebito o un problema di fatturazione, utilizza la pagina Supporto per risolverlo. Il modello non rifiuta argomenti adulti leciti o controversi, quindi la maggior parte degli errori 4xx riguarda l'autenticazione o i limiti.

Copyfrom openai import OpenAI

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