Início rápido da API sem censura

Instale o SDK Oficial

Come instalando a biblioteca de cliente que corresponde à sua linguagem. A maioria dos desenvolvedores prefere o SDK oficial da OpenAI porque ele lida com retentativas e streaming automaticamente.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

Esses pacotes são leves e não requerem dependências extras. Você pode prosseguir para a configuração imediatamente após a conclusão da instalação.

Configure sua URL Base

Aponte o SDK para nosso gateway de API em vez do endpoint padrão. Isso garante que suas solicitações alcancem a infraestrutura do modelo sem censura.

Defina a URL base para https://api.unfilteredaigpt.com/v1. Você também deve fornecer sua chave de API do painel. Esta chave autentica seu crédito pré-pago.

• ID do Modelo: uncensored
• URL Base: https://api.unfilteredaigpt.com/v1

Qualquer cliente compatível com OpenAI funciona com esta configuração. O ID do modelo permanece constante para todas as solicitações.

Envie sua primeira solicitação

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions com seu prompt do sistema e mensagem do usuário. Isso retorna texto bruto sem recusas de conteúdo para tópicos adultos lícitos.

Use o uncensored ID do modelo para garantir comportamento consistente. A API aceita parâmetros padrão como temperature e max_tokens.

Erros como crédito insuficiente retornam um status 402. Chaves inválidas retornam 401. Use o comando curl abaixo para testar a conectividade.

Ativar Streaming para Saída em Tempo Real

Definir stream: true para receber tokens conforme são gerados. Isso reduz a latência percebida para saídas longas. O streaming é ideal para interfaces de chat.

O último chunk contém o uso total de tokens. Analise isso para transparência na faturação. Use o exemplo de streaming para lidar corretamente com respostas parciais.

Solicitações sem streaming aguardam a conclusão completa. Isso é melhor para tarefas de único disparo, como geração de código. Escolha o método que se adapta à sua experiência do usuário.

Use o Modo JSON para Dados Estruturados

Definir response_format: {"type": "json_object"} forçar saída JSON válida. Isso evita erros de sintaxe alucinados. Use isso para tarefas de extração de dados.

O modelo adere ao esquema que você fornece no prompt. Combine isso com chamada de funções para fluxos de trabalho automatizados. O modo JSON garante análise confiável.

Valide sempre a saída do seu lado. A API garante o formato, mas não a correção semântica da sua lógica de negócios. Use o exemplo Node para implementar isso.

Limites, Erros e Janela de Contexto

Monitore seu uso para evitar interrupções no serviço. A janela de contexto é de 100.000 tokens no total. A saída máxima por solicitação é de 16.000 tokens. Solicitações superiores a 8 MB são rejeitadas.

Os limites de taxa são de 300 solicitações por minuto por chave. As solicitações simultâneas são limitadas a 8. Exceder esses limites retorna um erro 429. Atualize seu nível de crédito se necessário.

Erros são gratuitos. Você paga apenas pelo uso bem-sucedido de tokens. Verifique o painel da API para métricas em tempo real. Use o SDK Python para tratamento robusto de erros.

cURL

Copycurl https://api.unfilteredaigpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list steps to brew coffee"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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