Guida rapida per le pipeline Whisper

Prerequisiti

Prima di iniziare, assicurati di avere un account attivo e una chiave API. Registrati nella pagina Ottieni chiave API usando solo la tua email e una password. La chiave viene visualizzata immediatamente. Ricevi $0.50 di credito di prova valido per 7 giorni, senza carta di credito. Per la produzione, ricarica da $10 tramite criptovalute (USDT o USDC). La nostra tariffazione è semplice: $0.25 per 1M di token di input e $1.00 per 1M di token di output. I crediti non scadono mai.

Base URL: https://api.whisperapis.com/v1. Questo endpoint funziona con qualsiasi client compatibile con OpenAI. Devi solo configurare il base URL e fornire la tua chiave API nell'intestazione di autorizzazione. Non sono necessari SDK speciali per le richieste HTTP di base.

Inizializza il Client

La maggior parte degli sviluppatori utilizzerà l'SDK ufficiale di OpenAI o una libreria compatibile. Inizializza il client puntandolo al nostro base URL. Questo garantisce che tutte le richieste vengano instradate verso il nostro modello senza censura anziché ai server di OpenAI. L'ID del modello è sempre uncensored.

Assicurati che la tua variabile d'ambiente OPENAI_API_KEY sia impostata sulla tua chiave dal dashboard. Se utilizzi un linguaggio o una libreria diversa, verifica che supporti i base URL personalizzati. L'SDK gestisce la serializzazione JSON e l'iniezione delle intestazioni per te, riducendo il codice boilerplate negli script della tua pipeline.

Invia un Completamento Chat

Invia una richiesta standard di completamento chat per affinare l'output della tua pipeline. Ad esempio, estrai JSON strutturato dalle trascrizioni speech-to-text o genera didascalie per le immagini senza filtri sui contenuti.

L'endpoint è POST /v1/chat/completions. Includi l'ID del modello, il tuo array di messaggi e opzionalmente il tuo system prompt per definire il comportamento senza censura.

Copycurl https://api.whisperapis.com/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."}]
  }'

Il nostro modello gestisce bene i dati ad alto contesto, supportando fino a 100.000 token in totale. Questo è ideale per l'elaborazione di trascrizioni lunghe o descrizioni di immagini dettagliate in un'unica passata.

Risposte in Streaming

Per il post-processing in tempo reale o per pipeline interattive, abilita lo streaming. Imposta il parametro stream su true nella tua richiesta. L'API restituisce eventi Server-Sent (SSE) invece di un singolo oggetto JSON.

Analizza i campi delta man mano che arrivano. Questo riduce la latenza percepita per output di grandi dimensioni, come la generazione di script dettagliati o l'estrazione di lunghi blocchi di testo da risultati OCR rumorosi. Il formato di streaming è compatibile con i gestori di streaming standard degli SDK OpenAI.

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)

Assicurati che il tuo client gestisca correttamente gli chunk parziali. Aggrega i delta per ricostruire la risposta di testo completa una volta che lo stream termina con un finish_reason di stop o length.

Supporto per la Chiamata di Strumenti

Il nostro modello senza censura supporta la chiamata di funzioni, permettendoti di definire output strutturati per le tue pipeline. Definisci i tuoi strumenti nell'array tools con definizioni dello schema JSON.

Il modello restituisce le chiamate di strumenti nella risposta, che puoi eseguire per aggiornare il contesto della conversazione. Questo è utile per estrarre dati specifici da testo non strutturato, come date, nomi o coordinate dalle trascrizioni audio.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Passa le chiamate di strumenti di nuovo all'API nei messaggi successivi. Il modello affinerà il suo output in base ai risultati. Questo abilita un ragionamento complesso in più passaggi senza lasciare l'interfaccia chat. Assicurati che il tuo schema sia rigoroso per evitare risposte JSON non valide.

Limiti, Errori e Contesto

Monitora il tuo utilizzo per evitare interruzioni. L'API impone un limite di 300 richieste al minuto per chiave. Se lo superi, ricevi un errore di limite di richieste 429. Implementa un backoff esponenziale nel tuo client.

Errori Comuni:

• 401: Chiave API non valida o scaduta. Rigenera la tua chiave dal dashboard.
• 402: Credito insufficiente. Ricarica il tuo account per continuare l'elaborazione.
• 429: Limite di richieste superato. Riduci la frequenza delle richieste o raggruppa attività più piccole.

Finestra di contesto: Il modello supporta 100.000 token per prompt + completamento. Se il tuo input supera questo limite, tronca i messaggi più vecchi o dividi i dati. I corpi delle richieste sono limitati a 8 MB. Assicurati che i tuoi payload rientrino in questi vincoli per prestazioni affidabili.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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