Documentación de la API para IA sin censura

URL Base y Autenticación

Apunta tu cliente a https://api.aiunlimited.cc/v1 y incluye tu clave API en el encabezado. Emitimos una clave por cuenta que otorga acceso completo a los endpoints. Autorización se basa en un esquema estándar de token Bearer que funciona con cualquier SDK compatible con OpenAI.

Copycurl https://api.aiunlimited.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three reasons why open source models beat closed APIs"}]
  }'

Mantén la clave segura porque controla tu crédito prepagado. Puedes generar una nueva clave desde el panel si es necesario, y la antigua deja de funcionar inmediatamente.

Primera solicitud con IA sin censura

Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions con el ID del modelo establecido en uncensored. Este endpoint acepta matrices de mensajes estándar y devuelve respuestas de texto sin filtros de contenido. Usa esta estructura para probar la conectividad y verificar el conteo de tokens.

Copyfrom openai import OpenAI

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

La respuesta incluye estadísticas de uso para que puedas rastrear los costos con precisión. La depuración es sencilla porque los errores devuelven códigos HTTP estándar con mensajes JSON claros.

Integración de Node.js para agentes

Inicializa el cliente con la URL base y la clave para integrarlo con los flujos de trabajo existentes de Node.js. Esta configuración admite llamadas sincrónicas y patrones asíncronos para la creación de agentes. Configura el cliente una vez y reutilízalo en múltiples solicitudes.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Pasa el uncensored ID del modelo para asegurarte de obtener la salida sin restricciones. La biblioteca gestiona el agrupamiento de conexiones y la lógica de reintentos automáticamente.

Respuestas en streaming

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tus parámetros de solicitud. Este modo envía fragmentos a medida que se generan, reduciendo la latencia percibida para salidas largas. Debes manejar el último fragmento cuidadosamente para extraer el uso total de tokens.

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)

El último fragmento contiene un usage objeto con conteos de tokens de entrada y salida. Analiza estos datos para actualizar tu saldo de crédito local con precisión.

Límites de velocidad y errores

Esperar un código de estado 429 cuando excedas 300 solicitudes por minuto o 8 conexiones concurrentes por clave. Un error 401 indica una clave API inválida o expirada, mientras que 402 significa que tu crédito prepagado es insuficiente. Los cuerpos de las solicitudes no pueden exceder 8 MB de tamaño.

Implementa un retroceso exponencial para los errores 429 para evitar sobrecargar el servidor. Revisa el saldo de tu cuenta con regularidad, ya que los errores no consumen tokens.

Ventana de Contexto y Restricciones

El modelo admite una ventana de contexto de 100.000 tokens que combina prompt y completion. La salida máxima por solicitud es de 16.000 tokens, a menos que especifiques un valor menor max_tokens valor. La salida predeterminada vuelve a 2,048 tokens si no se especifica.

Monitorea el uso de tokens de cerca porque los costos escalan con la longitud. Usa el stream opción para gestionar la memoria de manera eficiente durante conversaciones largas.