Comece com nossa API uncensored

Configuração de autenticação da URL Base

Aponte seu SDK para nosso endpoint e passe sua chave no cabeçalho de autorização. Fornecemos uma única URL base hospedada que funciona com qualquer cliente compatível com OpenAI. Você recebe uma chave ativa por conta, e o cadastro leva segundos via Google ou e-mail, sem necessidade de número de telefone. Sua chave concede acesso imediato ao modelo sem censura assim que criada.

A autenticação depende de tokens Bearer padrão. Se você enviar uma chave inválida, a API retorna um erro 401. Você pode gerar uma nova chave a qualquer momento, e a antiga deixa de funcionar imediatamente. Esse design mantém seu uso privado e seu acesso simples.

Você não precisa gerenciar várias versões de modelos ou se preocupar com roteamento opaco. O endpoint serve um único modelo de linguagem grande específico ajustado para conteúdo adulto e falta de recusas. Mantenha sua chave segura, pois é a única maneira de acessar seu crédito pré-pago.

Endpoint de completions de chat (POST /v1/chat_completions)

Envie seus prompts para o endpoint de conclusões de chat para receber respostas de texto. Este é o método de interação principal para nossa API. Você estrutura sua solicitação com uma mensagem de sistema para definir o comportamento e mensagens do usuário para sua consulta real. O modelo processa a entrada e retorna uma resposta de texto.

Nossa API é rigorosa sobre o que faz. Não suportamos embeddings, geração de imagens ou processamento de áudio. Você insere texto e recebe texto. A janela de contexto suporta 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados. Isso permite conversas longas ou processamento de documentos grandes.

Mantenha suas solicitações limpas e estruturadas. O endpoint espera um formato JSON específico. Se enviar o tipo de dados errado, receberá um erro. Nós cuidamos da parte pesada da inferação em nossos próprios servidores.

Exemplo de integração do SDK Python

Use o SDK oficial do Python para interagir com nossa API facilmente. O código abaixo mostra como inicializar o cliente com nossa URL base e sua chave. Você pode então chamar a função de conclusão de chat com suas mensagens.

Esta configuração funciona porque nossa API é totalmente compatível com OpenAI. Você não precisa de uma biblioteca de cliente personalizada. Basta atualizar a URL base e sua chave de API. O restante dos recursos do SDK permanece o mesmo. Isso torna a migração de outros provedores direta se você precisar mudar mais tarde.

Recomendamos usar a versão mais recente do SDK para a melhor experiência. A biblioteca cuida de novas tentativas e parsing de JSON para você. Você só precisa se concentrar na lógica do seu prompt e nos parâmetros do modelo.

Exemplo de integração do SDK Node

Integre com Node.js usando o pacote npm padrão. A estrutura espelha o exemplo Python. Você define a URL base para nosso endpoint e fornece sua chave de API. Isso garante compatibilidade com aplicações Node.js existentes.

O SDK Node lida com as solicitações HTTP automaticamente. Você passa o array de mensagens e recebe o objeto de resposta. Isso inclui o conteúdo do texto gerado. Você pode então processar esse texto na lógica do seu aplicativo.

Lembre-se de que suportamos apenas conclusão de texto. Não espere dados de imagem ou áudio na resposta. O SDK analisará a resposta JSON e fornecerá acesso ao texto. Essa consistência entre linguagens simplifica seu processo de desenvolvimento.

Respostas em streaming e uso de tokens

Ative o streaming para receber a resposta token por token. Isso fornece uma latência percebida mais rápida para seus usuários. Você pode exibir o texto conforme é gerado em vez de esperar pela resposta completa. Isso é crucial para interfaces de chat.

O último chunk do stream contém as estatísticas de uso de tokens. Você pode usar esses dados para rastrear seus custos e monitorar o saldo da sua conta. O streaming não altera o modelo de precificação. Você ainda paga por token usado.

Nossa API suporta eventos enviados pelo servidor para transmissão. O SDK lida com a análise dos eventos. Você só precisa definir o parâmetro stream como true. Isso funciona com clientes Python e Node. É a maneira recomendada de criar aplicativos interativos.

Limites, erros e detalhes do modelo

Entenda seus limites de taxa e erros potenciais para construir uma aplicação robusta. Você está limitado a 300 solicitações por minuto e 8 solicitações simultâneas por chave. O tamanho do corpo da solicitação é limitado a 8 MB. Se você exceder esses limites, receberá um erro 429. Você pode implementar backoff exponencial para lidar com isso com elegância.

Erros comuns incluem 401 para chaves inválidas e 402 para crédito insuficiente. Se ficar sem crédito, você deve recarregar via cripto para continuar. Erros e recusas são gratuitos, então você não paga por solicitações falhas. O modelo recusa apenas conteúdo sexual envolvendo menores, que é um limite rígido.

Você pode verificar os modelos disponíveis via endpoint GET /v1/models. Isso retornará o único ID do modelo uncensored. Não oferecemos múltiplos modelos ou roteamento. Essa simplicidade reduz a complexidade e garante comportamento consistente. Seu crédito pré-pago nunca expira, então você pode pausar o uso sem perder fundos.

cURL

Copycurl https://api.keyapiunlimited.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the python libraries for web scraping"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming

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)