Integra el LLM Uncensored en Minutos

URL Base y Autenticación

Utiliza la URL base dedicada y una clave API válida para enrutar las solicitudes a nuestro modelo sin censura. El endpoint es HTTPS://api.gptnorestrictions.com/v1. Pasa tu clave en el encabezado Authorization como token Bearer. Esta configuración funciona con cualquier SDK de OpenAI sobrescribiendo el parámetro base_url. Tienes una clave activa por cuenta, que generas en el panel. No se requiere número de teléfono para el registro, solo correo electrónico o inicio de sesión con Google.

Enviar tu primera solicitud de completado

Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions con tus mensajes de sistema y de usuario. El ID del modelo es "uncensored". Esto devuelve una respuesta de texto sin filtros de contenido para temas adultos legales. Puedes probar la conectividad al instante con este comando curl:

Copycurl https://api.gptnorestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the five core components of a standard REST API."}]
  }'

Reemplaza YOUR_API_KEY con tu clave generada. La respuesta incluye detalles de uso de tokens para una facturación precisa. Errores como 401 indican una clave inválida, mientras que 402 significa que necesitas recargar crédito mediante criptomonedas.

Integración del SDK de Python

Utiliza la biblioteca oficial de Python de OpenAI para interactuar con nuestra API sin problemas. Configura la URL base en nuestro punto de conexión y proporciona tu clave de API. El modelo "uncensored" admite parámetros estándar como temperatura y top_p. Esto te permite aprovechar estructuras de código familiares para tus aplicaciones. Aquí tienes la configuración mínima:

Copyfrom openai import OpenAI

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

Asegúrate de manejar el objeto de respuesta para extraer el texto generado. Este enfoque mantiene la compatibilidad con los clientes existentes de OpenAI mientras proporciona generación de contenido sin restricciones.

Configuración del SDK Node

Integra nuestra API en tus aplicaciones Node.js usando el paquete npm estándar de OpenAI. Configura la URL base y la clave API antes de realizar solicitudes. El modelo uncensored responde a las llamadas estándar de finalización de chat. Esto asegura que tu lógica existente funcione sin una refactorización importante. Inicializa el cliente así:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Llama al método chat.completions.create con tus mensajes. La respuesta proporciona el contenido generado por el LLM. Este método es ideal para aplicaciones del lado del servidor que necesitan generación de texto sin censura confiable.

Gestión de respuestas en streaming

Habilita la transmisión estableciendo stream en true en tu solicitud. La API devuelve Eventos Enviados por Servidor (SSE) que contienen fragmentos de texto incrementales. Esto mejora la latencia percibida para los usuarios que interactúan con tu aplicación. Los detalles del uso de tokens se incluyen en el último fragmento. Utiliza este código para procesar el flujo:

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)

Acumula las partes de contenido para formar la respuesta completa. Este método es eficiente para interfaces de chat en tiempo real. Te permite mostrar el texto a medida que se genera sin esperar a la finalización completa.

Límites, Errores y Ventana de Contexto

Nuestra API admite una ventana de contexto de 100.000 tokens para prompt y completado combinados. Estás limitado a 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. Si excedes estos límites, recibes un error 429. Los errores comunes incluyen 401 para claves inválidas y 402 por crédito insuficiente. Se aceptan solicitudes de menos de 8 MB. Los errores y rechazos no consumen crédito. Esto asegura que solo pagues por el uso de tokens exitoso. Gestiona tus límites monitoreando tu panel de uso.