Integre a API LLM Uncensored

Autenticação & URL Base

Use sua chave de API com a URL base https://api.chataiunrestricted.com/v1 para todas as solicitações. Gere sua chave instantaneamente via Google ou e-mail no painel, e ela aparecerá imediatamente para uso de cópia e colagem.

Inclua a chave no Authorization cabeçalho como um token bearer. O endpoint suporta clientes padrão compatíveis com OpenAI, então você só precisa atualizar a URL base e a chave de API na configuração do seu SDK.

• Mantenha sua chave privada; uma chave ativa substitui a anterior.
• Erros como 401 indicam uma chave inválida, enquanto 402 sinaliza crédito insuficiente.

Endpoint Chat Completions

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions com o ID do modelo uncensored para receber respostas de texto. O modelo responde sem recusas de conteúdo para uso adulto lícito, tornando-o ideal para escrita criativa e roleplay.

Defina o corpo da solicitação com suas mensagens e parâmetros opcionais como temperatura. Erros e recusas são gratuitos, então você paga apenas pelo uso real de tokens.

• O ID do modelo é sempre uncensored.
• Não há suporte para embeddings ou geração de imagens.

Respostas em Streaming (SSE)

Ative o streaming definindo stream: true para receber atualizações token por token via Server-Sent Events. Isso reduz a latência percebida para aplicativos interativos e permite a exibição em tempo real do texto gerado.

O último chunk inclui estatísticas de uso de tokens, para que você possa acompanhar o consumo com precisão. O streaming funciona com todos os parâmetros padrão, incluindo temperatura e top_p.

• Use streaming para melhor experiência do usuário em interfaces de chat.
• Analise o fluxo SSE para lidar com respostas parciais.

Function Calling & Tools

Defina ferramentas na solicitação para habilitar chamada de funções, permitindo que o modelo retorne dados estruturados para uso externo. Use o tool_choice parâmetro para controlar se o modelo chama uma função automaticamente ou manualmente.

Este recurso é útil para integrar a API a outros serviços ou extrair formatos de dados específicos. O modelo suporta definições de ferramentas padrão compatíveis com OpenAI.

• Defina ferramentas no tools array.
• Usar tool_choice para controle preciso.

Modo JSON e Parâmetros

Definir response_format para json_object para impor saída JSON, garantindo uma análise consistente para a sua aplicação. Utilize parâmetros como temperature, top_p, e stop para ajustar o estilo da resposta.

A janela de contexto suporta 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados, com uma saída máxima de 16.000 tokens por solicitação. Isso permite contexto extenso sem roteamento complexo.

• Use o modo JSON para dados estruturados.
• Ajuste os parâmetros para controle criativo.

Limites, Erros & Janela de Contexto

A API limita a 300 requisições por minuto por chave e 8 requisições simultâneas. O tamanho máximo do corpo da solicitação é de 8 MB, garantindo processamento eficiente para entradas grandes.

Trate erros como 401 (chave inválida), 402 (sem crédito) e 429 (limite de taxa) verificando o status da resposta. O crédito nunca expira, e o crédito pré-pago é cobrado pelo uso real de tokens.

• Monitore limites de taxa para evitar erros 429.
• Adicione crédito via cripto para uso contínuo.

cURL

Copycurl https://api.chataiunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run the build script and show errors"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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