Documentação da API para Modelo Sem Censura

URL Base e Autenticação

Use nossa URL base para todas as solicitações e passe sua chave de API no cabeçalho. Esta configuração funciona com qualquer SDK padrão da OpenAI ou cliente HTTP sem modificações. Você recebe uma chave imediatamente após o cadastro com Google ou e-mail, sem necessidade de número de telefone. A chave autentica sua conta em nossos servidores para cada solicitação que você faz.

Mantenha sua chave segura, pois ela fornece acesso ao seu crédito pré-pago. Você pode gerar uma nova chave a qualquer momento, o que substitui a antiga instantaneamente. Não há necessidade de gerenciar várias chaves ou navegar por escopos de permissão complexos para uso básico.

Primeira solicitação

Envie sua primeira mensagem para o endpoint de conclusões de chat com um prompt simples. O modelo responde com saída de texto, pronta para a lógica da sua aplicação. Você pode testar a conectividade e a qualidade da resposta com uma estrutura de requisição mínima. Isso confirma que sua chave funciona e que o modelo uncensored está ativo.

A resposta inclui o texto gerado e os detalhes do uso de tokens. Você pode analisar esses dados para exibir resultados ou alimentá-los em prompts subsequentes. Esta é a maneira mais rápida de verificar sua integração antes de construir fluxos de trabalho complexos.

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"}]
  }'

Integração do SDK Python

Instale o pacote oficial da OpenAI para Python e aponte-o para nossa URL base. Isso permite que você use métodos familiares como client.chat.completions.create() sem alterar a estrutura do seu código. Passe sua chave de API como o valor padrão para a biblioteca. Esta abordagem simplifica a integração para projetos existentes que já utilizam clientes compatíveis com OpenAI.

Você pode definir parâmetros como temperature ou top_p para controlar a aleatoriedade da resposta. A biblioteca lida com a serialização e a análise de erros automaticamente. Isso reduz o código boilerplate e acelera o desenvolvimento para scripts simples e aplicativos complexos.

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)

Configuração do SDK Node.js

Inicialize o cliente Node.js OpenAI com nossa URL base e sua chave da API. Isso garante compatibilidade com projetos JavaScript e TypeScript padrão. Você pode usar os mesmos métodos de conclusão disponíveis no SDK Python. O cliente gerencia solicitações de rede e análise de resposta de forma eficiente.

Configure as opções do cliente para atender às necessidades da sua aplicação. Você pode ajustar os tempos limite das solicitações ou a lógica de retry conforme necessário. Esta configuração funciona perfeitamente com ambientes Node.js existentes, facilitando a adição de capacidades de IA uncensored aos seus serviços de 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);

Respostas em Streaming

Ative o streaming definindo o parâmetro stream como true na sua solicitação. Isso envia respostas token por token conforme são geradas. Fornece uma melhor experiência do usuário para aplicativos em tempo real. Você pode exibir resultados parciais imediatamente enquanto o modelo continua trabalhando.

Analise os chunks do fluxo para extrair o conteúdo. O último chunk contém o uso total de tokens para a solicitação. Isso permite que você rastreie os custos com precisão enquanto fornece feedback instantâneo aos usuários. O streaming é ideal para interfaces de chat e ferramentas interativas.

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)

Limites de Taxa, Erros e Contexto

A janela de contexto suporta 100.000 tokens para prompt e conclusão. Você pode enviar documentos longos ou conversas estendidas sem truncamento. No entanto, a saída máxima por solicitação é de 16.000 tokens, ou 2.048 se você não definir o limite. Isso garante desempenho consistente para respostas grandes.

Os limites de taxa permitem 300 solicitações por minuto e 8 solicitações simultâneas por chave. Os erros incluem 401 para chaves inválidas e 402 para crédito insuficiente. Recusas devido a limites de conteúdo são gratuitas, enquanto erros não consomem crédito. Gerencie suas solicitações de forma eficiente para evitar limitação durante períodos de alto tráfego.