Documentação da API LLM sem censura

URL Base e Autenticação

Use nossa URL base dedicada para conectar seu cliente. Todas as solicitações exigem uma chave de API passada no Authorization cabeçalho. Esta chave é gerada instantaneamente no cadastro via Google ou e-mail, garantindo que nenhum número de telefone seja necessário. O sistema impõe uma única chave ativa por conta, substituindo qualquer chave anterior imediatamente.

A autenticação é direta. Inclua Authorization: Bearer YOUR_API_KEY em cada solicitação. Se a chave estiver ausente ou inválida, a API retorna um 401 erro. Isso garante que seu LLM sem censura o acesso permanece seguro e vinculado ao seu crédito pré-pago.

Endpoint Chat Completions

Envie texto para POST /v1/chat/completions e receba saída de texto direta. Este endpoint serve o único modelo sem censura, eliminando adivinhações sobre roteamento de modelos ou limites de tier. Você não precisa gerenciar vários endpoints para diferentes capacidades.

Basta fornecer suas mensagens no formato padrão. A API processa a entrada e retorna uma conclusão. Essa abordagem mantém sua integração simples enquanto entrega conteúdo de alta qualidade e sem filtros para roleplay ou escrita criativa.

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"}]
  }'

Integração do SDK Python

Instale a biblioteca oficial da OpenAI para Python e aponte-a para nossa URL base. Isso permite que você use métodos familiares como chat.completions.create() sem reescrever sua lógica. O SDK lida com a serialização JSON e a análise de respostas automaticamente.

Configure o cliente com sua chave de API e a URL base personalizada. Esta configuração permite aproveitar estruturas de código existentes enquanto acessa o modelo uncensored. É a maneira mais rápida de integrar uma IA API de IA sem censura para seus projetos 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)

Implementação do SDK Node

Use o openai pacote npm para conectar seu aplicativo Node.js. Defina o baseURL e apiKey propriedades antes de fazer qualquer chamada. Isso garante que todas as solicitações sejam roteadas corretamente para nossos servidores de modelo sem censura.

O SDK Node suporta fluxos de trabalho padrão baseados em promessas. Você pode lidar facilmente com respostas e erros dentro de suas funções assíncronas existentes. Isso o torna ideal para geração do lado do servidor ou processamento de trabalhos em 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);

Respostas em Streaming e Tokens

Ative o streaming definindo stream: true na sua solicitação. A API retorna fragmentos conforme são gerados, permitindo exibição em tempo real. Os dados de uso de tokens são incluídos no último fragmento, para que você possa rastrear os custos com precisão.

O streaming reduz a latência percebida pelos usuários. É essencial para interfaces de chat ou aplicativos onde o feedback imediato é importante. O API de chatbot unfiltered lida com streaming de forma eficiente, garantindo um fluxo de dados suave sem bloquear sua thread 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)

Limites, Erros e Janela de Contexto

O modelo suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados. A saída máxima é de 16.000 tokens por solicitação. Se max_tokens não estiver definido, o limite padrão é de 2.048 tokens. Isso permite a geração de conteúdo longo sem interrupções frequentes.

Os limites de taxa estão definidos para 300 solicitações por minuto por chave, com um limite de concorrência de 8 solicitações simultâneas. Erros como 402 indicam crédito pré-pago insuficiente, enquanto 429 sinaliza limitação de taxa. Os corpos das solicitações não devem exceder 8 MB. Essas restrições garantem desempenho estável para o seu unfiltered AI integração.