Documentación de la API

Inicio rápido: Primera solicitud en Python

Envía tu primera completación inmediatamente con el SDK oficial. Esta configuración se conecta a nuestra URL base y gestiona la facturación de tokens automáticamente. Solo necesitas tu clave API y el identificador del modelo.

• Instala el paquete mediante pip.
• Establece la variable de entorno.
• Ejecuta una generación de texto sencilla.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Autenticación y URL base

La autenticación utiliza un token Bearer estándar pasado en el encabezado. Tu URL base apunta directamente a nuestro punto de inferencia sin censura. Esto asegura que evites las capas genéricas de proxy y te comuniques con nuestro modelo específico.

Copycurl https://api.bestuncensoredaillm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list 5 linux commands to kill a process"}]
  }'

Mantén tu clave segura. Cada cuenta admite una clave activa de forma predeterminada. Regenera si sospechas una exposición.

Endpoint Chat Completions

Usar POST /v1/chat/completions para toda la generación de texto. El ID del modelo es siempre uncensored. Los tokens de entrada cuestan $0.15 por millón; los tokens de salida cuestan $0.50 por millón. El saldo se descuenta solo en caso de generación exitosa.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Errores como créditos faltantes no consumen tu saldo. Esto mantiene tus costos predecibles durante las fases de prueba.

Parámetros: Temperatura, Top P y Tools

Controla la creatividad con temperature y top_p. Valores más altos producen salidas más diversas. Usa tools para llamadas de funciones. Esto permite la extracción de datos estructurados o activadores de API externas. Establece response_format para json_object para salida JSON estricta.

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)

Estos parámetros funcionan exactamente igual que la especificación de OpenAI. Puedes reutilizar tu lógica de configuración existente.

Respuestas en streaming (SSE)

Recibe tokens en tiempo real vía Server-Sent Events. Esto reduce la latencia percibida para los usuarios finales. El último fragmento contiene las estadísticas completas de uso. Puedes detener la transmisión anticipadamente si el usuario interrumpe.

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)

El streaming no afecta la facturación de tokens. Pagas por los tokens totales generados, independientemente de cómo se entreguen.

Límites de velocidad y códigos de error

Cada clave permite 300 solicitudes por minuto. Puedes ejecutar 8 solicitudes concurrentes. Si excedes esto, obtienes un error 429. Las claves inválidas devuelven 401. Los créditos vacíos devuelven 402. La ventana de contexto contiene 100,000 tokens en total. Esto incluye tanto el prompt como la finalización.

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)

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