Integre modelos Uncensored AI em minutos

URL de Base & Autenticação

Nossa API segue o padrão OpenAI, exigindo apenas um ajuste na URL de base e uma chave de API. A URL de base é https://api.uncensoredaimodels.cc/v1. Você recebe uma única chave de API ativa ao se cadastrar. Inclua-a no cabeçalho Authorization como um token Bearer. Se a chave for inválida, a API retorna um erro 401. Se você não tiver crédito suficiente, receberá um erro 402. Esse design permite que você substitua nosso serviço em clientes OpenAI existentes, atualizando apenas dois valores de configuração.

Endpoint de Completions de Chat

Envie texto ao modelo usando o endpoint POST /v1/chat/completions. O identificador do modelo é uncensored. As requisições devem permanecer dentro de um limite de corpo de 8 MB e de uma janela de contexto de 100.000 tokens. O modelo retorna o texto gerado sem recusas padrão de conteúdo para tópicos adultos legais. Use este endpoint para tarefas diretas de geração 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."}]
  }'

Respostas em Streaming (SSE)

Ative a entrega de tokens em tempo real definindo stream: true. A API retorna Server-Sent Events (SSE), permitindo que seu aplicativo processe tokens conforme são gerados. As estatísticas de uso de tokens aparecem apenas no último fragmento do stream. Essa abordagem reduz a latência percebida para usuários aguardando conteúdo de longo formato.

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)

Integração com SDK Python

Use a biblioteca oficial OpenAI Python para integrar rapidamente. Defina o base_url para nosso endpoint e forneça sua chave de API. O cliente lida com a serialização e análise de erros automaticamente. Este método é ideal para serviços backend ou scripts de processamento de dados que exigem saída de texto sem censura estruturada.

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)

Integração com SDK Node.js

Para ambientes JavaScript, o SDK Node.js da OpenAI funciona com nosso endpoint. Inicialize o cliente com sua URL de base e chave. Essa integração suporta requisições síncronas e assíncronas, encaixando-se bem em servidores Express ou funções serverless. Certifique-se de que seu ambiente suporte a versão necessária do Node para o 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);

Parâmetros & Limites do Modelo

Controle o comportamento de geração usando parâmetros como temperature, top_p e seed. Você pode forçar saída JSON via response_format ou definir ferramentas para chamada de funções. A API impõe um limite rígido de 300 requisições por minuto e 8 requisições simultâneas por chave. Se você exceder esses limites, a API retorna um erro 429. A saída é limitada a 32.000 tokens por requisição.