Integre o LLM Uncensored em Minutos

URL Base e Autenticação

Use a URL base dedicada e uma chave de API válida para rotear solicitações para nosso modelo sem censura. O endpoint é HTTPS://api.gptnorestrictions.com/v1. Passe sua chave no cabeçalho Authorization como um token Bearer. Esta configuração funciona com qualquer SDK OpenAI substituindo o parâmetro base_url. Você tem uma chave ativa por conta, que gera no painel. Não é necessário número de telefone para o cadastro, apenas e-mail ou login com Google.

Enviando sua primeira solicitação de conclusão

Envie uma solicitação POST para /v1/chat/completions com suas mensagens de sistema e do usuário. O ID do modelo é "uncensored". Isso retorna uma resposta de texto sem filtros de conteúdo para tópicos adultos legais. Você pode testar a conectividade instantaneamente com 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."}]
  }'

Substitua YOUR_API_KEY pela sua chave gerada. A resposta inclui detalhes de uso de tokens para cobrança precisa. Erros como 401 indicam uma chave inválida, enquanto 402 significa que você precisa recarregar o crédito via cripto.

Integração do SDK Python

Use a biblioteca oficial da OpenAI para Python para interagir com nossa API de forma transparente. Defina a URL base para o nosso endpoint e forneça sua chave da API. O modelo "uncensored" suporta parâmetros padrão como temperatura e top_p. Isso permite que você aproveite estruturas de código familiares para suas aplicações. Aqui está a configuração 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)

Certifique-se de processar o objeto de resposta para extrair o texto gerado. Esta abordagem mantém a compatibilidade com clientes OpenAI existentes, enquanto fornece geração de conteúdo sem restrições.

Configuração do SDK Node

Integre nossa API em suas aplicações Node.js usando o pacote npm padrão do OpenAI. Configure a URL base e a chave de API antes de fazer requisições. O modelo uncensored responde a chamadas padrão de chat completion. Isso garante que sua lógica existente funcione sem grandes refatorações. Inicialize o cliente assim:

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);

Chame o método chat.completions.create com suas mensagens. A resposta fornece o conteúdo gerado pelo LLM. Este método é ideal para aplicações server-side que precisam de geração de texto sem censura e confiável.

Lidando com Respostas de Streaming

Ative o streaming definindo stream como true na solicitação. A API retorna Server-Sent Events (SSE) contendo fragmentos de texto incrementais. Isso melhora a latência percebida para usuários interagindo com seu aplicativo. Os detalhes do uso de tokens são incluídos no último fragmento. Use este código para processar o stream:

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)

Acumule as partes de conteúdo para formar a resposta completa. Este método é eficiente para interfaces de chat em tempo real. Permite exibir o texto conforme é gerado, sem esperar pela conclusão completa.

Limites, Erros e Janela de Contexto

Nossa API suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens para a soma do prompt e da conclusão. Você está limitado a 300 solicitações por minuto e 8 solicitações simultâneas por chave. Se você exceder esses limites, receberá um erro 429. Erros comuns incluem 401 para chaves inválidas e 402 para crédito insuficiente. Solicitações abaixo de 8 MB são aceitas. Erros e recusas não consomem crédito. Isso garante que você pague apenas pelo uso bem-sucedido de tokens. Gerencie seus limites monitorando seu painel de uso.