Integra modelos Uncensored AI en minutos

URL base y autenticación

Nuestra API sigue el estándar de OpenAI, lo que requiere únicamente un ajuste de la URL base y una clave de API. La URL base es https://api.uncensoredaimodels.cc/v1. Recibes una única clave de API activa al registrarte. Inclúyela en el encabezado Authorization como token Bearer. Si la clave no es válida, la API devuelve un error 401. Si no tienes suficiente crédito, recibirás un error 402. Este diseño te permite integrar nuestro servicio en clientes de OpenAI existentes actualizando solo dos valores de configuración.

Endpoint de Chat Completions

Envía texto al modelo mediante el endpoint POST /v1/chat/completions. El identificador del modelo es uncensored. Las peticiones deben respetar un límite de cuerpo de 8 MB y una ventana de contexto de 100.000 tokens. El modelo devuelve texto generado sin las negaciones de contenido estándar para temas adultos legales. Utiliza este endpoint para tareas directas de generación de texto.

Copycurl https://api.uncensoredaimodels.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."}]
  }'

Respuestas en streaming (SSE)

Habilita la entrega de tokens en tiempo real estableciendo stream: true. La API devuelve Eventos Enviados por el Servidor (SSE), lo que permite a tu aplicación procesar los tokens a medida que se generan. Las estadísticas de uso de tokens aparecen únicamente en el último fragmento del flujo. Este enfoque reduce la latencia percibida para los usuarios que esperan contenido extenso.

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)

Integración con SDK de Python

Usa la biblioteca oficial de OpenAI para Python para integrar rápidamente. Establece el base_url a nuestro endpoint y proporciona tu clave de API. El cliente maneja la serialización y el análisis de errores automáticamente. Este método es ideal para servicios backend o scripts de procesamiento de datos que requieran salida de texto sin censura estructurada.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Integración con SDK de Node.js

Para entornos JavaScript, el SDK de Node.js de OpenAI funciona con nuestro endpoint. Inicializa el cliente con tu URL base y clave. Esta integración admite tanto peticiones sincrónicas como asincrónicas, encajando bien en servidores Express o funciones serverless. Asegúrate de que tu entorno admita la versión de Node requerida para el SDK.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Parámetros y límites del modelo

Controla el comportamiento de generación mediante parámetros como temperature, top_p y seed. Puedes forzar la salida en JSON mediante response_format o definir herramientas para llamadas a funciones. La API impone un límite estricto de 300 peticiones por minuto y 8 peticiones simultáneas por clave. Si excedes estos límites, la API devuelve un error 429. La salida está limitada a 32.000 tokens por petición.