Documentación de la API para IA sin censura

URL Base y Autenticación

La URL base para todas las solicitudes es https://api.uncensoredaicoding.com/v1. Autentícate pasando tu clave API única en el Authorization header. El formato es Bearer YOUR_API_KEY. Este encabezado asegura que tus solicitudes se enruten correctamente al modelo sin censura dedicado. No usamos parámetros de consulta para la autenticación. Mantén tu clave segura. Rotarla a través del panel si es necesario. La clave otorga acceso a las completaciones de chat. No otorga acceso a otros endpoints. Obtienes una clave por cuenta. Una nueva clave reemplaza a la antigua al instante. Este diseño elimina la fricción de las suscripciones. Pagas por lo que usas. El crédito prepagado cubre tu uso. Los errores y rechazos no consumen créditos. Comienza con el crédito de prueba.

Primera solicitud

Envía tu primer prompt al endpoint de chat completions. El ID del modelo es uncensored. Este modelo maneja entrada de texto y genera salida de texto. No rechaza contenido adulto lícito ni temas controvertidos. La estructura de la solicitud refleja los formatos estándar de OpenAI. Puedes usar cualquier biblioteca cliente compatible. Ajusta la URL base en la configuración de tu cliente. Establece el campo model a uncensored. Proporciona un prompt de sistema si es necesario. Añade mensajes de usuario en el array de messages. La API devuelve un objeto de respuesta. Incluye datos de uso de tokens. Esto confirma que tu configuración funciona. Prueba con una consulta simple. Verifica el formato de la respuesta. Este paso valida tu integración. Proceda con prompts más complejos. La API de codificación con IA uncensored está lista.

Integración del SDK de Python

Utiliza la biblioteca oficial de Python de OpenAI para una integración sencilla. Configura la URL base para que apunte a nuestra API. Establece la clave API en el entorno o en el cliente. El parámetro del modelo debe ser uncensored. Esto te permite usar métodos familiares. Llama chat.completions.create() con tus mensajes. La biblioteca maneja la serialización JSON. Recibes un objeto de respuesta estructurado. Accede al texto generado mediante response.choices[0].message.content. Este enfoque reduce el código repetitivo. Asegura la seguridad de tipos. Usa métodos asíncronos para alto rendimiento. El SDK gestiona los reintentos. Maneja excepciones para los límites de velocidad. Esta configuración es confiable. Funciona con bases de código existentes. Integra capacidades sin censura rápidamente.

Uso del SDK de Node.js

El SDK de Node.js sigue los mismos patrones. Instala el paquete OpenAI. Inicializa el cliente con tu URL base. Configura la clave API correctamente. Usa chat.completions.create() para solicitudes. Pasa el modelo como uncensored. La respuesta incluye contenido y uso. Accede al texto programáticamente. Este SDK admite promesas. Usa async/await para un código limpio. Maneja los errores de forma elegante. Los límites de velocidad devuelven códigos de estado específicos. Se rastrea el uso de tokens. Esta integración es sencilla. Se adapta a Express o scripts independientes. La API de IA de codificación sin censura funciona sin problemas. Implementa tus aplicaciones NSFW o sin restricciones. Escala tu backend de manera eficiente.

Respuestas en streaming

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tu solicitud. La API devuelve fragmentos mediante Eventos Enviados por Servidor (SSE). Cada fragmento contiene texto parcial. Procesa estos fragmentos en tiempo real. Esto mejora la experiencia del usuario para salidas largas. El último fragmento incluye datos de uso de tokens. Rastrea con precisión los tokens de entrada y salida. Estos datos ayudan a monitorizar los costos. El streaming funciona con todos los parámetros. La temperatura y top-p se aplican normalmente. La llamada a funciones funciona en modo de streaming. Maneja los eventos del flujo con cuidado. Guarda en búfer las respuestas parciales si es necesario. Esta función admite aplicaciones interactivas. La API de IA sin censura para programación maneja los flujos de forma fiable. Asegúrate de que tu cliente lea el flujo completo.

Límites, Errores y Contexto

La ventana de contexto admite un total de 100.000 tokens. Esto incluye tanto el prompt como la completación. La salida máxima es de 16.000 tokens por solicitud. Configura max_tokens para controlar la longitud de la salida. El valor predeterminado es 2,048 tokens. Los límites de velocidad permiten 300 solicitudes por minuto. Las solicitudes concurrentes están limitadas a 8. Los cuerpos de las solicitudes deben permanecer por debajo de 8 MB. Los errores devuelven códigos HTTP estándar. Un estado 401 significa una clave inválida. Un estado 402 indica falta de crédito. Un estado 429 señala limitación de velocidad. No se emiten reembolsos por los créditos. Los errores se solucionan mediante soporte. Utiliza estos límites para planificar tu arquitectura. Monitorea el uso para evitar sorpresas.

cURL

Copycurl https://api.uncensoredaicoding.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list available endpoints for user data retrieval"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Transmisión

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)