Unfiltered AI Chatbot: Quickstart: Integre a API LLM sem censura

URL base e autenticação

Para iniciar a integração, aponte seu cliente para a URL base https://api.unfilteredaichatbot.cc/v1. A API segue a estrutura padrão de chat-completions da OpenAI, o que significa que você pode usar SDKs existentes apenas atualizando a URL base e fornecendo sua chave de API.

A autenticação depende do cabeçalho Authorization. Inclua sua chave exclusiva no formato Bearer YOUR_API_KEY. O sistema valida essa chave em cada requisição. Se a chave estiver ausente ou inválida, você receberá um erro 401. Cada conta é restrita a uma chave ativa; gerar uma nova invalida imediatamente a chave anterior. Isso garante um controle de acesso direto sem hierarquias de permissão complexas.

A chave de API é exibida imediatamente no cadastro via Google ou e-mail. Não é necessário número de telefone e a chave permanece válida enquanto seu crédito pré-pago cobrir o uso. Erros e recusas não consomem crédito, então você pode testar a autenticação com segurança.

Requisição básica de conclusão

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions com seu ID de modelo definido como uncensored. O payload requer uma matriz messages contendo seu histórico de conversas. Este endpoint aceita entrada de texto e retorna saída de texto, aderindo estritamente ao formato de chat-completions.

Abaixo está um exemplo padrão de curl demonstrando uma conversa simples de duas rodadas. O modelo responderá sem bloquear tópicos adultos ou controversos, desde que sejam legais. Certifique-se de incluir o campo model explicitamente para direcionar a instância sem censura correta.

Para desenvolvedores Python, o SDK oficial da OpenAI funciona imediatamente. Basta inicializar o cliente com sua URL base e chave.

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)

E para usuários de Node.js, a mesma estrutura se aplica. Inicialize o cliente e chame 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);

Respostas em streaming

Ative o streaming definindo stream: true no payload da sua requisição. A API retorna um stream de Server-Sent Events (SSE), entregando tokens incrementalmente conforme são gerados. Isso é ideal para interfaces de usuário em tempo real onde a latência importa.

O último chunk do stream contém as estatísticas completas de uso, incluindo contagens de tokens de entrada e saída. Você pode usar esses dados para atualizar sua UI ou rastrear a faturação com precisão. Observe que o uso de tokens é relatado apenas no último chunk, então você deve analisar o stream inteiro para obter contagens precisas.

Aqui está um exemplo de curl mostrando a estrutura da requisição de streaming. Substitua o placeholder por sua chave real e conteúdo da mensagem.

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."}]
  }'

O streaming não afeta o preço ou os limites de taxa; cada token gerado ainda conta para seu uso e limites.

Chamada de funções

A API suporta chamada de funções através dos parâmetros tools e tool_choice. Defina suas funções no array tools, e o modelo retornará JSON estruturado quando apropriado. Você pode forçar o uso de ferramentas definindo tool_choice para uma função específica ou auto para decisão do modelo.

Este recurso funciona dentro do mesmo contexto sem censura, o que significa que o modelo não se recusará a chamar ferramentas relacionadas a tópicos adultos ou de nicho, a menos que violem o limite de conteúdo rígido. Use response_format definido como {"type": "json_object"} se precisar de saída JSON estrita para análise.

A chamada de funções faz parte do endpoint padrão de chat-completions, então nenhuma configuração adicional é necessária além do payload da requisição. Certifique-se de que suas definições de função sigam o formato de esquema da OpenAI para compatibilidade.

Modo JSON

Para aplicações que exigem dados estruturados, defina response_format como {"type": "json_object"}. Isso instrui o modelo a gerar JSON válido, reduzindo erros de análise em seus sistemas downstream. Este modo é útil para extrair dados, gerar configurações ou alimentar fluxos de trabalho de agentes.

O modo JSON funciona junto com a chamada de funções, mas também pode ser usado para conversão direta de texto para JSON. O modelo é sem censura, então ele gerará JSON mesmo para estruturas de dados complexas ou incomuns, sem se recusar devido a filtros de conteúdo.

Lembre-se de que o modo JSON ainda conta para seus limites de token e faturamento. Certifique-se de que seu prompt defina claramente a estrutura JSON para melhorar a qualidade da saída. A janela de contexto de 100.000 tokens aplica-se à entrada e saída combinadas no total.

Limites de taxa e erros

Cada chave de API é limitada a 300 requisições por minuto e 8 requisições simultâneas. O corpo da requisição não deve exceder 8 MB. Se você exceder o limite de requisições, a API retornará um erro 429. Se seu crédito for esgotado, você receberá um erro 402. Falhas de autenticação resultam em um erro 401.

A janela de contexto é de 100.000 tokens no total, com uma saída máxima de 32.000 tokens por requisição (2.048 se max_tokens estiver não definido). Erros e recusas são gratuitos, então você pode testar os limites sem consumir crédito. O crédito nunca expira, e os valores pré-pagos são cobrados com base no uso real.

Para manipulação de erros detalhada, verifique os códigos de status. Um 401 indica uma chave inválida ou ausente, enquanto 402 requer um recarregamento. Use a página de suporte para resolver problemas de faturamento. Nenhum cartão é necessário para o teste, mas criptomoeda é necessária para recarregamentos.

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)