Início rápido da API Uncensored AI

Instalação e Configuração

Inicialize seu cliente com o URL base e sua chave de API. Nosso serviço usa cabeçalhos de autenticação padrão compatíveis com os SDKs oficiais. Passe sua chave como token Bearer no Authorization cabeçalho. Isso permite que você troque de provedor sem reescrever a lógica do seu aplicativo.

Copycurl https://api.uncensoredgptchat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the technical documentation for the new API endpoint"}]
  }'

Você pode gerar uma chave instantaneamente se cadastrando com Google ou e-mail. Nenhum número de telefone é necessário para o crédito de teste.

Conclusão Básica de Chat

Envie uma solicitação de texto simples para obter uma resposta direta. Use o chat/completions endpoint com o ID do modelo uncensored. O sistema retorna texto gerado com base no seu prompt, sem filtrar conteúdo adulto legal.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Esta abordagem funciona para gerar escrita criativa, roleplay ou responder perguntas que modelos padrão podem recusar. Você controla o contexto definindo claramente as mensagens de usuário e assistente.

Respostas em Streaming

Receba tokens em tempo real usando Server-Sent Events. Isso reduz a latência percebida para saídas longas. O SDK lida com o stream e gera tokens conforme são criados.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoredgptchat.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);

O streaming é ideal para interfaces de chat onde os usuários esperam feedback imediato. Você pode processar cada token conforme ele chega, sem esperar pela conclusão completa.

Function Calling (Tools)

Defina ferramentas externas e deixe o modelo decidir quando usá-las. Passe uma lista de definições de função no tools parâmetro. A API retorna chamadas de ferramentas estruturadas que seu código pode executar.

Este recurso suporta formatos padrão de chamada de funções. Você pode integrar lógica personalizada para recuperação de dados ou execução de ações perfeitamente.

Modo JSON

Força a saída para um objeto JSON rígido. Defina response_format para {"type": "json_object"}. Isso garante que a resposta seja analisável pela sua aplicação.

Use o modo JSON quando precisar de dados estruturados para processamento downstream. O modelo adere ao esquema fornecido no prompt.

Parâmetros e Limites

Gerencie concorrência e uso de tokens com limites específicos. Você pode enviar 300 solicitações por minuto e 8 solicitações simultâneas por chave. A janela de contexto suporta 100.000 tokens no total.

Erros como 401 indicam uma chave inválida, enquanto 402 significa que não há crédito restante. Limites de taxa retornam 429. Ajuste temperature e top_p para controlar a aleatoriedade. Erros e recusas não consomem crédito.

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)