Documentação da API sem censura

Autenticação e URL Base

Sua chave de API autentica cada solicitação. Use a URL base HTTPS://api.uncensores.cc/v1 com qualquer SDK padrão do OpenAI. O identificador do modelo é "uncensored". Passe sua chave no cabeçalho Authorization como um token Bearer. Você pode gerar uma chave pelo painel usando Google ou e-mail. Cada conta possui uma chave ativa que substitui a anterior.

Copycurl https://api.uncensores.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten python libraries for data science"}]
  }'

Você deve incluir o campo model em todas as requisições. O endpoint espera um array messages contendo o histórico da sua conversa. Se a chave estiver ausente ou inválida, a API retorna um erro 401. Isso garante que apenas usuários autorizados consumam seu crédito pré-pago.

O Endpoint de Completions de Chat

Envie solicitações POST para /v1/chat/completions para geração de texto. Este endpoint lida com prompts conversacionais padrão e retorna respostas de texto estruturado. Ele não oferece suporte a embeddings ou geração de imagens. Você fornece mensagens do sistema, do usuário e do assistente para orientar o modelo. O modelo responde com conteúdo de texto bruto dentro do array choices.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Inicialize o cliente com o URL base e a chave. Defina a lista de mensagens com o papel e o conteúdo desejados. Execute o método chat.completions.create. O objeto de resposta contém o texto gerado e as estatísticas de uso. Esta abordagem direta elimina a complexidade de roteamento para tarefas de escrita NSFW ou criativa.

Respostas em Streaming com SSE

Ative o streaming definindo stream como true na solicitação. A API retorna Server-Sent Events (SSE) conforme os tokens ficam disponíveis. Isso reduz a latência percebida para saídas longas. Cada fragmento contém um delta parcial da resposta. Você deve acumular esses deltas para reconstruir o texto final.

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)

O último chunk inclui as estatísticas completas de uso para a solicitação. Isso permite que você acompanhe o consumo de tokens em tempo real. O streaming é ideal para interfaces de chat onde os usuários esperam feedback imediato. Ele funciona perfeitamente com o formato de saída do modelo uncensored.

Chamada de Função e Modo JSON

A API suporta chamada de funções por meio do parâmetro tools. Defina o esquema da sua função na solicitação e defina tool_choice como auto ou um nome específico. O modelo retorna chamadas de função na resposta em vez de texto simples. Você também pode forçar a saída JSON definindo response_format como json_object. Isso garante uma análise previsível para fluxos de trabalho automatizados.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Envie as definições das ferramentas na matriz tools. O modelo selecionará a função apropriada com base na entrada. Você recebe o nome da função e os argumentos na resposta. Este recurso funciona junto com as conclusões de chat padrão sem endpoints extras. Use para extração de dados estruturados ou comportamento tipo agente.

Parâmetros: Temperatura, Top-P e Seeds

Ajuste a temperatura para controlar a aleatoriedade. Valores acima de 1 aumentam a criatividade, enquanto valores abaixo de 1 tornam as saídas mais determinísticas. Use o top_p para limitar a amostragem à porcentagem superior da massa de probabilidade. Defina o seed para resultados reproduzíveis em solicitações idênticas. Esses parâmetros permitem o ajuste fino do estilo de saída do modelo uncensored.

Você também pode usar sequências de parada para interromper a geração em strings específicas. presence_penalty e frequency_penalty ajudam a reduzir a repetição. A temperatura padrão é 1.0. Ajustar essas configurações ajuda a otimizar para roleplay ou escrita técnica. Cada solicitação suporta esses parâmetros padrão compatíveis com o OpenAI.

Limites de Tokens e Janela de Contexto

A janela de contexto suporta 100.000 tokens no total para prompt e conclusão. Você pode gerar até 16.000 tokens por solicitação. Se você omitir max_tokens, o padrão é 2.048 tokens. Esse limite se aplica à entrada e saída combinadas. Solicitações que excedam o tamanho do corpo de 8 MB falharão. A API impõe um limite de taxa de 300 solicitações por minuto. Solicitações simultâneas são limitadas a 8 por chave. Erros como 402 (sem crédito) ou 429 (limite de taxa) fornecem feedback claro. Crédito não utilizado nunca expira, garantindo que você pague apenas pelo uso real.