Documentación de la API de LLM sin censura

Autenticación y URL base

Tu clave de API autentica cada solicitud. Úsala en el Authorization header como token bearer. La URL base para todos los endpoints es HTTPS://api.aichatbotunrestricted.com/v1. Esta URL funciona con los SDK oficiales de OpenAI si configuras el base_url parameter correctamente. Genera tu clave al instante a través de Google o correo electrónico en el panel. No se requiere verificación por teléfono. Mantén tu clave segura, ya que otorga acceso a tu crédito prepagado. Si la pierdes, genera una nueva que reemplaza a la clave activa anterior. El sistema cobra por el uso real de tokens, por lo que los errores no consumen tu saldo.

Endpoint Chat Completions

Envía mensajes al endpoint de finalización de chat. El ID del modelo es siempre uncensored. Este modelo está ajustado para responder sin rechazos para contenido adulto lícito. No es GPT ni Claude. Proporcionas una lista de objetos de mensaje que contienen role y content. La API devuelve una respuesta de texto en el choices array. Usa el método POST para solicitudes estándar. Este endpoint soporta interacciones de texto de entrada y texto de salida. No maneja imágenes ni audio. Configura tu cliente para usar la URL base correcta. La respuesta incluye estadísticas de uso de tokens para transparencia en la facturación.

Respuestas en streaming (SSE)

Habilita la transmisión estableciendo stream a true en tu solicitud. La API devuelve Eventos Enviados por el Servidor (SSE) en lugar de un único objeto JSON. Cada fragmento contiene datos parciales. El último fragmento incluye las estadísticas completas de uso de tokens. Este enfoque reduce la latencia percibida para tus usuarios. Te permite mostrar el texto a medida que se genera. Maneja los eventos de flujo en el código de tu cliente. Cierra la conexión cuando finalice el flujo. Este método es ideal para interfaces de chat en tiempo real. Proporciona una experiencia de usuario más fluida en comparación con esperar la respuesta completa.

Modo JSON y llamada de funciones

Solicita salida estructurada estableciendo response_format para {"type": "json_object"}. El modelo devolverá JSON válido en lugar de texto plano. Esto es útil para analizar datos o integrarse con otros sistemas. También puedes usar la llamada de funciones para permitir que el modelo invoque herramientas. Define el esquema de tu función en el tools parámetro. El modelo decide cuándo llamar a una función basándose en el contexto. Usa tool_choice para controlar este comportamiento. Ambas características requieren una ingeniería de prompts cuidadosa. Asegúrate de que tu esquema JSON coincida con las necesidades de tu aplicación. Prueba exhaustivamente antes de desplegar en producción.

Parámetros: Temperatura, Top-p y Seed

Controla la creatividad del modelo con temperature. Valores más altos producen salidas más diversas. Los valores más bajos hacen que las respuestas sean más deterministas. Usa top_p para muestreo por núcleo. Esto limita al modelo a los tokens más probables. Establece seed para resultados reproducibles. Esto es útil para depurar. También puedes establecer stop secuencias para detener la generación. Ajusta presence_penalty y frequency_penalty para influir en la repetición de tokens. Estos parámetros permiten ajustar el estilo de salida. Experimenta con diferentes combinaciones para encontrar la mejor opción para tu caso de uso.

Límites de velocidad y cuotas

Cada clave de API permite 300 solicitudes por minuto. Puedes tener 8 solicitudes concurrentes en cualquier momento. El tamaño máximo del cuerpo de la solicitud es de 8 MB. Si excedes el límite de velocidad, recibirás un error 429. Un error 401 indica una clave de API inválida o ausente. Un error 402 significa que tu saldo prepagado se ha agotado. Recarga tu saldo mediante criptomonedas para seguir usando el servicio. La ventana de contexto es de 100,000 tokens. Esto incluye tanto los tokens de prompt como los de completado. Gestiona tu uso de tokens cuidadosamente para evitar cargos inesperados. Los errores no consumen saldo.

cURL

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

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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