Unfiltered AI Chatbot: Inicio rápido: Integra la API de LLM sin censura

URL base y autenticación

Para comenzar la integración, apunta tu cliente a la URL base https://api.unfilteredaichatbot.cc/v1. La API sigue la estructura estándar de chat-completions de OpenAI, lo que significa que puedes usar SDKs existentes simplemente actualizando la URL base y proporcionando tu clave de API.

La autenticación se basa en el encabezado Authorization. Incluye tu clave única en el formato Bearer YOUR_API_KEY. El sistema valida esta clave en cada petición. Si falta o es inválida, recibirás un error 401. Cada cuenta está restringida a una clave activa; generar una nueva invalida inmediatamente la anterior. Esto garantiza un control de acceso sencillo sin jerarquías de permisos complejas.

La clave de API se muestra inmediatamente al registrarte con Google o correo. No se requiere número de teléfono y la clave permanece válida mientras tu crédito prepago cubra el uso. Los errores y rechazos no consumen crédito, por lo que puedes probar la autenticación con seguridad.

Petición básica de completado

Envía una petición POST a /v1/chat/completions con tu ID de modelo establecido en uncensored. El cuerpo requiere un array messages que contenga el historial de tu conversación. Este endpoint acepta entrada de texto y devuelve salida de texto, adher estrictamente al formato de chat-completions.

A continuación se muestra un ejemplo estándar de curl que demuestra una conversación de dos turnos. El modelo responderá sin bloquear temas adultos o controvertidos, siempre que sean legales. Asegúrate de incluir el campo model explícitamente para apuntar a la instancia sin censura correcta.

Para desarrolladores de Python, el SDK oficial de OpenAI funciona de forma nativa. Solo inicializa el cliente con tu URL base y clave.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Y para usuarios de Node.js, se aplica la misma estructura. Inicializa el cliente y llama a chat.completions.create.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Respuestas en streaming

Habilita el streaming estableciendo stream: true en el cuerpo de tu petición. La API devuelve un flujo de Server-Sent Events (SSE), entregando tokens incrementalmente a medida que se generan. Esto es ideal para interfaces de usuario en tiempo real donde importa la latencia.

El último fragmento del flujo contiene las estadísticas de uso completas, incluidos los recuentos de tokens de entrada y salida. Puedes usar estos datos para actualizar tu interfaz o rastrear la facturación con precisión. Ten en cuenta que el uso de tokens solo se informa en el último fragmento, por lo que debes analizar todo el flujo para obtener recuentos precisos.

Aquí hay un ejemplo de curl que muestra la estructura de la petición de streaming. Reemplaza el marcador con tu clave real y el contenido del mensaje.

Copycurl https://api.unfilteredaichatbot.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."}]
  }'

El streaming no afecta los precios ni los límites de peticiones; cada token generado aún cuenta para tu uso y límites.

Llamadas a funciones

La API admite llamadas a funciones mediante los parámetros tools y tool_choice. Define tus funciones en el array tools y el modelo devolverá JSON estructurado cuando sea apropiado. Puedes forzar el uso de herramientas estableciendo tool_choice en una función específica o auto para la decisión del modelo.

Esta función funciona dentro del mismo contexto sin censura, lo que significa que el modelo no se negará a llamar a herramientas relacionadas con temas adultos o de nicho a menos que violen el límite de contenido estricto. Usa response_format establecido en {"type": "json_object"} si necesitas una salida JSON estricta para análisis.

Las llamadas a funciones forman parte del endpoint estándar de chat-completions, por lo que no se necesita configuración adicional más allá del cuerpo de la petición. Asegúrate de que las definiciones de tus funciones sigan el formato de esquema de OpenAI para la compatibilidad.

Modo JSON

Para aplicaciones que requieren datos estructurados, establece response_format en {"type": "json_object"}. Esto indica al modelo que genere JSON válido, reduciendo errores de análisis en tus sistemas downstream. Este modo es útil para extraer datos, generar configuraciones o impulsar flujos de trabajo de agentes.

El modo JSON funciona junto con las llamadas a funciones pero también se puede usar para la conversión directa de texto a JSON. El modelo es sin censura, por lo que generará JSON incluso para estructuras de datos complejas o inusuales sin negarse debido a los filtros de contenido.

Recuerda que el modo JSON aún cuenta para tus límites de tokens y facturación. Asegúrate de que tu prompt defina claramente la estructura JSON para mejorar la calidad de la salida. La ventana de contexto de 100.000 tokens se aplica a la entrada y salida combinadas.

Límites de peticiones y errores

Cada clave de API está limitada a 300 peticiones por minuto y 8 peticiones simultáneas. El cuerpo de la petición no debe exceder 8 MB. Si excedes el límite de peticiones, la API devuelve un error 429. Si se agota tu crédito, recibes un error 402. Los fallos de autenticación resultan en un error 401.

La ventana de contexto es de 100.000 tokens en total, con una salida máxima de 32.000 tokens por petición (2.048 si max_tokens no está establecido). Los errores y rechazos son gratuitos, por lo que puedes probar los límites sin consumir crédito. El crédito no caduca y los importes prepago se cargan según el uso real.

Para un manejo detallado de errores, consulta los códigos de estado. Un 401 indica una clave inválida o ausente, mientras que un 402 requiere una recarga. Usa la página de soporte para resolver problemas de facturación. No se necesita tarjeta para la prueba, pero se requiere criptomoneda para las recargas.

Streaming

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)