Documentação da API para IA sem censura

URL Base e Autenticação

Aponte seu cliente para https://api.aiunlimited.cc/v1 e inclua sua chave de API no cabeçalho. Emitimos uma chave por conta que concede acesso total aos endpoints. Autorização baseia-se em um esquema padrão de token Bearer que funciona com qualquer SDK compatível com 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"}]
  }'

Mantenha a chave segura, pois ela controla seu crédito pré-pago. Você pode gerar uma nova chave no painel, se necessário, e a antiga deixa de funcionar imediatamente.

Primeira solicitação com IA sem censura

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions com o ID do modelo definido como uncensored. Esse endpoint aceita arrays de mensagens padrão e retorna respostas de texto sem filtros de conteúdo. Use essa estrutura para testar a conectividade e verificar a contagem 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)

A resposta inclui estatísticas de uso para que você possa rastrear os custos com precisão. A depuração é simples porque erros retornam códigos HTTP padrão com mensagens JSON claras.

Integração do Node.js para Agentes

Inicialize o cliente com o URL base e a chave para integrar com fluxos de trabalho existentes do Node.js. Esta configuração suporta chamadas síncronas e padrões assíncronos para construir agentes. Configure o cliente uma vez e reutilize-o em várias solicitações.

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);

Envie o uncensored ID do modelo para garantir que você obtenha a saída sem restrições. A biblioteca gerencia o pooling de conexões e a lógica de retry automaticamente.

Respostas em Streaming

Ative o streaming definindo stream: true nos parâmetros da sua solicitação. Este modo envia chunks conforme são gerados, reduzindo a latência percebida para grandes saídas. Você deve lidar com o último chunk com cuidado para extrair o 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)

O último chunk contém um usage objeto com contagens de tokens de entrada e saída. Analise esses dados para atualizar seu saldo de crédito local com precisão.

Limites de Taxa e Erros

Esperar um código de status 429 quando você exceder 300 solicitações por minuto ou 8 conexões simultâneas por chave. Um erro 401 indica uma chave de API inválida ou expirada, enquanto 402 significa que seu crédito pré-pago é insuficiente. Os corpos das solicitações não podem exceder 8 MB de tamanho.

Implemente backoff exponencial para erros 429 para não sobrecarregar o servidor. Verifique o saldo da sua conta regularmente, pois erros não consomem tokens.

Janela de Contexto e Restrições

O modelo suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens combinando prompt e conclusão. A saída máxima por solicitação é de 16.000 tokens, a menos que você especifique um limite menor max_tokens valor. A saída padrão reverte para 2.048 tokens se não especificado.

Monitore o uso de tokens de perto, pois os custos aumentam com o comprimento. Use o stream opção para gerenciar a memória eficientemente durante conversas longas.