Documentación de la API de LLM sin censura

URL Base y Autenticación

Usa nuestra URL base dedicada para conectar tu cliente. Todas las solicitudes requieren una clave API pasada en el Authorization header. Esta clave se genera al instante al registrarse mediante Google o correo electrónico, asegurando que no se necesite número de teléfono. El sistema aplica una única clave activa por cuenta, reemplazando cualquier clave anterior de inmediato.

La autenticación es clara. Incluye Authorization: Bearer YOUR_API_KEY en cada solicitud. Si la clave falta o es inválida, la API devuelve un 401 error. Esto asegura que tu LLM sin censura el acceso permanece seguro y vinculado a tu crédito prepagado.

Endpoint Chat Completions

Enviar texto a POST /v1/chat/completions y recibe salida de texto directa. Este endpoint sirve el único modelo sin censura, eliminando conjeturas sobre el enrutamiento del modelo o los límites de nivel. No necesitas gestionar múltiples endpoints para diferentes capacidades.

Simplemente proporciona tus mensajes en el formato estándar. La API procesa la entrada y devuelve una finalización. Este enfoque mantiene tu integración simple mientras entrega contenido de alta calidad y sin filtros para roleplay o escritura creativa.

Copycurl https://api.generatoraiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten errors in this python script"}]
  }'

Integración del SDK de Python

Instala la biblioteca oficial de Python de OpenAI y configúrala para que apunte a nuestra URL base. Esto te permite usar métodos familiares como chat.completions.create() sin reescribir tu lógica. El SDK maneja la serialización JSON y el análisis de respuestas automáticamente.

Configura el cliente con tu clave de API y la URL base personalizada. Esta configuración te permite aprovechar las estructuras de código existentes mientras accedes al modelo uncensored. Es la forma más rápida de integrar una IA API de IA sin censura en tus proyectos Python.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Implementación del SDK Node

Utiliza el openai paquete npm para conectar tu aplicación Node.js. Establece el baseURL y apiKey propiedades antes de realizar cualquier llamada. Esto asegura que todas las solicitudes se enruten correctamente a nuestros servidores de modelos uncensored.

El SDK de Node admite flujos de trabajo estándar basados en promesas. Puedes manejar fácilmente las respuestas y errores dentro de tus funciones asíncronas existentes. Esto lo hace ideal para la generación del lado del servidor o el procesamiento de trabajos en segundo plano.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Respuestas en streaming y tokens

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tu solicitud. La API devuelve fragmentos a medida que se generan, lo que permite una visualización en tiempo real. Los datos de uso de tokens se incluyen en el último fragmento, para que puedas rastrear los costos con precisión.

El streaming reduce la latencia percibida para los usuarios. Es esencial para interfaces de chat o aplicaciones donde importa la retroalimentación inmediata. El API de chatbot unfiltered maneja el streaming de forma eficiente, asegurando un flujo de datos fluido sin bloquear tu hilo principal.

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)

Límites, Errores y Ventana de Contexto

El modelo admite una ventana de contexto de 100.000 tokens para prompt y respuesta combinados. La salida máxima es de 16.000 tokens por solicitud. Si max_tokens no está establecido, el límite por defecto es de 2.048 tokens. Esto permite la generación de contenido extenso sin interrupciones frecuentes.

Los límites de velocidad están establecidos en 300 solicitudes por minuto por clave, con un límite de concurrencia de 8 solicitudes simultáneas. Errores como 402 indican crédito prepagado insuficiente, mientras 429 señalan limitación de velocidad. Los cuerpos de las solicitudes no deben exceder 8 MB. Estas restricciones garantizan un rendimiento estable para tu unfiltered AI integración.