API de Completions de Chat Uncensored AI

URL Base e Autenticação

A chave da API da sua LLM sem censura concede acesso ao endpoint chat-completions. Use HTTPS://api.chatbotaiuncensored.com/v1 como sua URL base. Passe sua chave de API no Authorization cabeçalho como um token bearer. A chave é exibida imediatamente após o cadastro. Não há mensalidades. Pague apenas pelos tokens utilizados.

Endpoint Chat Completions

Envie sua primeira solicitação para POST /v1/chat/completionssem censura. A API aceita matrizes de mensagens padrão. Ela retorna respostas de texto. Erros são gratuitos. Recusas são gratuitas. Você paga apenas por conclusões bem-sucedidas.

Copycurl https://api.chatbotaiuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top 5 python libraries for web scraping"}]
  }'

Integração do SDK Python

Instale o pacote oficial da OpenAI. Defina a URL base e a chave de API. Chame chat.completions.create com seu prompt. A API de IA sem censura retorna texto diretamente. Você pode ajustar parâmetros como temperatura ou top_p. O objeto de resposta contém o conteúdo gerado. Use isso para scripts de roleplay.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Uso do SDK Node

Importe a biblioteca OpenAI e configure a URL base para apontar para o endpoint da nossa API de IA sem restrições. Defina a chave de API nos cabeçalhos. Chame o método de conclusão. O SDK do node lida com a solicitação. Você recebe um stream ou uma resposta direta. Isso funciona para aplicativos web. Funciona para serviços de back-end.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.chatbotaiuncensored.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 e Function Calling

Ative o streaming definindo stream: true. Você recebe chunks conforme são gerados. O último chunk inclui dados de uso. Você também pode usar chamada de funções. Defina ferramentas na solicitação. O modelo retorna chamadas de ferramentas. Analise isso no seu código. Isso permite fluxos de trabalho complexos. Mantenha seu aplicativo responsivo.

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)

Limites, Erros e Contexto

Você tem direito a 300 solicitações por minuto. Oito solicitações são executadas simultaneamente. A janela de contexto contém 100.000 tokens. Erros retornam códigos HTTP padrão. Um 401 significa que sua chave é inválida. Um 402 significa que você precisa de crédito. Um 429 significa que você atingiu o limite de taxa. Use esses códigos para gerenciar o uso da sua API de LLM sem censura de forma eficaz.