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Documentazione e avvio rapido API Cursor

Questo LLM senza censure gira su un'API compatibile con OpenAI, permettendoti di inserire la tua chiave API di Cursor o generarne una nuova per un'integrazione diretta.

Impostazione dell'URL di Base e Autenticazione

Inizia puntando il tuo client all'URL base https://api.cursorapi.cc/v1 e passando la tua chiave nell'intestazione authorization. Il sistema utilizza l'autenticazione standard con token Bearer, quindi qualsiasi SDK OpenAI funziona subito dopo aver aggiornato l'endpoint.

Invio di richieste a /v1/chat/completions

Invia il tuo primo prompt al POST /v1/chat/completions endpoint con l'ID modello impostato su uncensored. Questo modello risponde senza rifiuti per i contenuti adulti o controversi leciti, dandoti il controllo completo sull'output. Paghi solo per l'utilizzo reale dei token, con gli errori gratuiti, garantendo che tu non sprechi mai credito a causa di fallimenti silenziosi.

cURL

curl https://api.cursorapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the key differences between the two models."}]
  }'

Python

from openai import OpenAI

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

Node.js

import OpenAI from "openai";

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

Streaming

stream = 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)

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