Início rápido para desenvolvedores: API sem censura

Base URL e Autenticação

Comece definindo seu base_url para https://api.abliteratedmodels.cc/v1. Autentique cada requisição incluindo sua chave de API no cabeçalho Authorization como token Bearer. Você pode gerar uma chave imediatamente após se registrar via Google ou e-mail na página Obter chave de API. A chave é exibida uma vez; armazene-a com segurança nas variáveis de ambiente.

• Cabeçalho: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• Nenhum parâmetro de consulta adicional é necessário para autenticação.

Certifique-se de que sua biblioteca cliente suporte URLs base personalizados. Isso permite que você substitua o endpoint padrão do OpenAI sem alterar a estrutura do seu código.

Primeira Requisição

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions com o ID do modelo uncensored. A API aceita parâmetros padrão de conclusão de chat. Texto entra, texto sai. Não há endpoints de embeddings ou geração de imagens.

• Modelo: uncensored
• Endpoint: POST /v1/chat/completions

Use o seguinte comando curl para verificar a conectividade:

Copiarcurl https://api.abliteratedmodels.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Integração com SDK Python

O SDK Python oficial da OpenAI funciona diretamente com esta API. Inicialize o cliente com a URL base correta e sua chave. Essa abordagem abstrai os detalhes do HTTP enquanto mantém controle total sobre parâmetros como temperatura e top_p.

• Use OpenAI(base_url=..., api_key=...)
• Chame client.chat.completions.create()

Aqui está um exemplo mínimo para uma tarefa de codificação com LLM:

Copiarfrom openai import OpenAI

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

Integração com SDK Node.js

Para ambientes Node.js, use o pacote npm openai. Configure o baseURL para apontar para nosso servidor. Este método é ideal para serviços backend ou funções serverless onde você precisa de acesso programático ao modelo sem censura.

• Instale o pacote openai
• Defina baseURL para https://api.abliteratedmodels.cc/v1

Exemplo de implementação:

Copiarimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.abliteratedmodels.cc/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 (SSE)

Ative o streaming definindo stream: true na sua requisição. A API retorna Server-Sent Events (SSE). As estatísticas de uso de tokens são incluídas no último fragmento. Isso reduz a latência percebida para usuários finais durante a geração de conteúdo.

• Defina stream: true
• Analise eventos SSE no cliente ou servidor

Trecho de código para streaming:

Copiarstream = 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 de Requisição e Janela de Contexto

Cada chave de API permite 300 requisições por minuto e 8 requisições simultâneas. O corpo da requisição não deve exceder 8 MB. A janela de contexto é de 100,000 tokens no total. Não há um limite separado para a saída; se max_tokens não estiver definido, a resposta pode ir até o final da janela. Se você atingir o limite, suas requisições serão enfileiradas ou falharão. Gerencie a concorrência para permanecer dentro do limite de 8 requisições simultâneas. Verifique a página de Preços para detalhes sobre créditos.