Avvio rapido: Prima chiamata API

URL Base e Autenticazione

La tua chiave API autentica ogni richiesta. Devi includerla nell' Authorization header come token Bearer. Usa l'URL di base https://api.textspolitical.com/v1 per tutti gli endpoint. Questo URL funziona con gli SDK standard di OpenAI e qualsiasi client compatibile. La tua chiave garantisce l'accesso al modello senza censure senza quote di abbonamento.

Invio della tua prima Chat Completion

Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions con il tuo prompt. L'ID del modello è uncensored. Risponde con testo senza filtrare i contenuti adulti legali. Questo formato di risposta diretta è ideale per generare messaggi politici in blocco. Usa l'esempio seguente per verificare la tua connessione.

Copycurl https://api.textspolitical.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three benefits of digital surveys for campaign outreach"}]
  }'

Utilizzando gli SDK Python e Node

Installa la libreria ufficiale di OpenAI per semplificare l'integrazione. Passa il tuo URL base e la chiave API durante l'inizializzazione. L'SDK Python gestisce la serializzazione JSON automaticamente. L'SDK Node fornisce funzionalità simili per gli ambienti JavaScript. Entrambi gli strumenti supportano i parametri richiesti come temperatura e top_p.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Risposte in streaming con SSE

Abilita lo streaming impostando stream: true. Ricevi Server-Sent Events (SSE) man mano che i token vengono generati. Questo riduce la latenza percepita per testi politici lunghi. I dettagli sull'utilizzo dei token appaiono nell'ultimo chunk. Questo metodo è essenziale per interfacce chat in tempo reale o generazione di testo live.

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)

Function Calling e modalità JSON

Usa response_format impostato a json_object per dati strutturati. Il function calling consente al modello di outputare gli strumenti definiti. Questo è utile per dati di sondaggio o messaggi politici taggati. Puoi anche impostare tool_choice per forzare comportamenti specifici. Assicurati che il tuo schema corrisponda al formato di output previsto.

Limiti di frequenza e vincoli

Hai un limite di 300 richieste al minuto per chiave. La concorrenza è limitata a 8 richieste simultanee. Il corpo di ciascuna richiesta deve rimanere sotto gli 8 MB. La finestra di contesto supporta 100.000 token in totale. Errori e rifiuti non consumano credito. Utilizza questi limiti per progettare efficacemente la logica di ritentativo.