Documentación de la API para modelo sin censura

URL Base y Autenticación

Usa nuestra URL base para todas las solicitudes y pasa tu clave API en el encabezado. Esta configuración funciona con cualquier SDK estándar de OpenAI o cliente HTTP sin modificaciones. Recibes una clave inmediatamente después de registrarte con Google o correo electrónico, sin necesidad de número de teléfono. La clave autentica tu cuenta contra nuestros servidores para cada solicitud que realices.

Mantén tu clave segura, ya que proporciona acceso a tu crédito prepagado. Puedes generar una nueva clave en cualquier momento, lo que reemplaza a la anterior al instante. No hay necesidad de gestionar múltiples claves o navegar por ámbitos de permisos complejos para el uso básico.

Primera solicitud

Envía tu primer mensaje al endpoint de chat completions con un prompt sencillo. El modelo responde con texto listo para la lógica de tu aplicación. Puedes probar la conectividad y la calidad de la respuesta con una estructura de solicitud mínima. Esto confirma que tu clave funciona y que el modelo uncensored está activo.

La respuesta incluye el texto generado y los detalles de uso de tokens. Puedes analizar estos datos para mostrar resultados o alimentarlos en consultas posteriores. Esta es la forma más rápida de verificar tu integración antes de construir flujos de trabajo complejos.

Copycurl https://api.unfilterchatgpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten best practices for react state management"}]
  }'

Integración del SDK de Python

Instala el paquete oficial de Python de OpenAI y configúralo para que apunte a nuestra URL base. Esto te permite usar métodos familiares como client.chat.completions.create() sin cambiar la estructura de tu código. Pasa tu clave de API como el valor predeterminado para la biblioteca. Este enfoque simplifica la integración para proyectos existentes que ya utilizan clientes compatibles con OpenAI.

Puedes configurar parámetros como temperature o top_p para controlar la aleatoriedad de la respuesta. La biblioteca maneja la serialización y el análisis de errores automáticamente. Esto reduce el código repetitivo y acelera el desarrollo tanto para scripts simples como para aplicaciones complejas.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configuración del SDK de Node.js

Inicializa el cliente de Node.js de OpenAI con nuestra URL base y tu clave de API. Esto asegura la compatibilidad con proyectos estándar de JavaScript y TypeScript. Puedes usar los mismos métodos de finalización disponibles en el SDK de Python. El cliente maneja las solicitudes de red y el análisis de respuestas de manera eficiente.

Configura las opciones del cliente para que coincidan con las necesidades de tu aplicación. Puedes ajustar los tiempos de espera de las solicitudes o la lógica de reintento según sea necesario. Esta configuración funciona perfectamente con entornos Node.js existentes, facilitando la adición de capacidades de IA uncensored a tus servicios backend.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Respuestas en streaming

Habilita el streaming estableciendo el parámetro stream en true en tu solicitud. Esto envía respuestas token por token a medida que se generan. Proporciona una mejor experiencia del usuario para aplicaciones en tiempo real. Puedes mostrar resultados parciales inmediatamente mientras el modelo continúa trabajando.

Analiza los fragmentos del flujo para extraer el contenido. El fragmento final contiene el uso total de tokens para la solicitud. Esto te permite rastrear los costos con precisión mientras proporciona retroalimentación instantánea a los usuarios. La transmisión es ideal para interfaces de chat y herramientas interactivas.

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)

Límites de velocidad, errores y contexto

La ventana de contexto admite 100,000 tokens tanto para el prompt como para la completación. Puedes enviar documentos largos o conversaciones extendidas sin truncamiento. Sin embargo, la salida máxima por solicitud es de 16,000 tokens, o 2,048 si no estableces el límite. Esto garantiza un rendimiento consistente para respuestas grandes.

Los límites de velocidad permiten 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. Los errores incluyen 401 para claves inválidas y 402 por saldo insuficiente. Las denegaciones por límites de contenido son gratuitas, mientras que los errores no consumen saldo. Gestiona tus solicitudes de manera eficiente para evitar la reducción de velocidad durante períodos de alto tráfico.