Documentação de Chat Completions da API sem censura
Insira nossa chave de API uncensored na sua stack existente e obtenha respostas de texto brutas e sem filtros instantaneamente.
Autenticação e URL Base
Come colando sua chave no Authorization cabeçalho. Usamos um esquema de token Bearer padrão que funciona com qualquer cliente compatível com OpenAI. Faça login via Google ou e-mail para obter sua chave imediatamente. Não é necessário número de telefone para a configuração da conta.
A URL base é HTTPS://api.chataiunfiltered.com/v1. Suas solicitações devem apontar aqui. O ID do modelo a ser usado é uncensored. Isso garante que você obtenha o modelo uncensored específico que hospedamos em nossos próprios servidores.
curl https://api.chataiunfiltered.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
}'O Endpoint de Completions de Chat
Envie um POST solicitar para /v1/chat/completions com seu prompt. A API retorna texto diretamente, sem enrolação. Você pode definir parâmetros como temperature ou top_p para controlar a aleatoriedade.
Use o SDK Python para integração rápida. Basta definir a URL base para nosso endpoint. O cliente cuida da serialização JSON para você. Erros como chaves inválidas retornam códigos de status 401. Ficar sem crédito aciona um erro 402.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.chataiunfiltered.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)Respostas em Streaming com SSE
Transmita tokens para seus usuários para uma experiência mais suave. Defina o stream parâmetro para true na sua solicitação. A API retorna Eventos Enviados pelo Servidor (SSE) conforme a resposta chega. Isso reduz a latência percebida para saídas longas.
Use o SDK Node para lidar com o stream de forma eficiente. Analise os chunks conforme chegam. O último chunk inclui as estatísticas de uso total de tokens. Isso ajuda a rastrear os custos com precisão em tempo real. Mantenha sua conexão aberta até que o stream seja encerrado.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.chataiunfiltered.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);Uso de Ferramentas e Chamada de Funções
Defina ferramentas na solicitação para permitir que o modelo chame funções. A API suporta definições padrão de ferramentas com parâmetros. Passe o nome da função e os argumentos na resposta. Você executa a função no seu lado.
Envie os resultados de volta para o modelo em uma nova mensagem. Isso permite interações de múltiplas rodadas com dados externos. O modelo lida com a lógica de quando chamar ferramentas. Use tool_choice para forçar ou permitir a seleção automática. Isso funciona perfeitamente com nosso modelo sem censura.
Formato de Resposta e Modo JSON
Força saída estruturada definindo response_format para {"type": "json_object"}. O modelo retornará JSON válido em vez de texto simples. Isso é útil para analisar dados e integrá-los ao seu aplicativo. Certifique-se de que seu prompt descreva claramente o esquema esperado.
A API não valida estritamente o seu esquema JSON. Ela depende do modelo para produzir a sintaxe correta. Se a saída estiver malformada, talvez seja necessário tentar novamente. Use isso para tarefas confiáveis de extração de dados. Combine isso com streaming para uma análise rápida.
Limites de Tokens e Janela de Contexto
A janela de contexto suporta até 100.000 tokens no total. Isso inclui tanto o prompt de entrada quanto a conclusão de saída. Você pode gerar até 16.000 tokens por solicitação. A saída máxima padrão é de 2.048 tokens se não for especificado.
Os limites de taxa permitem 300 solicitações por minuto por chave. Você pode ter 8 solicitações simultâneas de uma vez. O tamanho máximo do corpo da solicitação é de 8 MB. Erros e recusas não consomem seu crédito pré-pago. Isso torna os testes seguros e econômicos.
Streaming
stream = 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)Perguntas frequentes
Como depuro citações ausentes nas respostas da API de chat paralelo?
A API retorna texto bruto sem formatação automática de citações. Você deve definir sua própria estrutura no prompt ou usar o modo JSON para dados estruturados. O modelo não insere citações a menos que você solicite explicitamente nas instruções do sistema.
O modelo de chat de IA sem censura é treinado com dados dos usuários?
Não, seus prompts não são usados para treinamento. Não retemos dados de treinamento provenientes de suas solicitações. Suas conversas são privadas e não são usadas para melhorar os pesos do modelo. Isso garante que seus dados permaneçam sob seu controle.
O que acontece se eu atingir o limite de taxa?
Você recebe o erro 429 Too Many Requests. O limite é de 300 solicitações por minuto por chave de API. Você pode executar 8 solicitações simultaneamente. Aguarde a janela ser redefinida ou atualize seu plano, se necessário. Erros não contam para o uso de tokens.
Obtenha sua chave de API agora
Cadastre-se, copie a chave e aponte para o nosso endpoint. É tão simples assim.
