Referência e Início Rápido da API

Autenticação e URL Base

Use sua chave de API com a URL base https://api.chatuncensored.cc/v1. Passe a chave no Authorization cabeçalho como um token Bearer. Esta configuração funciona com qualquer SDK ou cliente compatível com OpenAI.

Gere sua chave no painel via Google ou e-mail. Mantenha-a segura. Você recebe $0.50 válidos por 7 dias. Use isso para testar a conectividade antes de adicionar saldo com criptomoedas.

POST /v1/chat/completions

Envie texto para o modelo usando o endpoint de conclusões de chat. Especifique o ID do modelo como uncensored. Este modelo de peso aberto responde sem recusas para conteúdo adulto lícito.

Inclua sua prompt do sistema para orientar o comportamento. Defina a mensagem do usuário com sua consulta. A API retorna a saída de texto diretamente.

Configure parâmetros como temperatura ou top_p para resultados variados. O modelo lida com contexto de até 100.000 tokens combinados.

Erros como recusas ou problemas de rede não consomem crédito. Você paga apenas pela geração bem-sucedida de tokens.

Uso do SDK Python

Instale a biblioteca oficial da OpenAI para Python. Configure a URL base para apontar para nossa API. Defina a chave da API no ambiente ou no cliente.

Crie uma instância de cliente. Chame chat.completions.create com o modelo e as mensagens. Recupere a resposta do assistente a partir do objeto de resposta.

Trate exceções para limites de taxa ou chaves inválidas. O SDK simplifica a análise de JSON e a formatação de solicitações.

Teste primeiro com o crédito de teste. Verifique se a estrutura da resposta corresponde às expectativas antes de escalar o uso.

Integração do SDK Node

Importe o pacote OpenAI Node. Inicialize o cliente com sua URL base e chave. Defina o modelo como uncensored.

Chame o método de conclusões com seu array de mensagens. Aguarde a resposta para obter o texto gerado. Isso funciona perfeitamente com funções assíncronas.

Use o modo JSON definindo response_format para {"type": "json_object"}. Certifique-se de que sua saída seja JSON válido para uso programático.

Monitore o uso via tokens de resposta. Rastreie as contagens de entrada e saída para gerenciar seu crédito pré-pago com eficiência.

Streaming, Ferramentas e Modo JSON

Ative o streaming definindo stream para true. Receba fragmentos via Eventos Enviados pelo Servidor. Processe cada token conforme chega para baixa latência.

Suporta chamada de função com ferramentas e tool_choice. Defina esquemas para APIs externas. O modelo retorna argumentos estruturados para execução.

Use o modo JSON para formatos de saída estritos. Defina response_format para garantir respostas JSON válidas. Isso reduz erros de análise em pipelines automatizados.

Combine streaming com ferramentas para experiências interativas. Atualize a interface do usuário token por token. Mantenha os usuários engajados com geração em tempo real.

Limites de Taxa e Códigos de Erro

Esperar 300 solicitações por minuto por chave. Limite solicitações simultâneas para 8. O tamanho do corpo da solicitação deve permanecer abaixo de 8 MB.

Lide com erros 401 verificando sua chave de API. Verifique se há erros de digitação ou chaves expiradas. Regere se necessário.

Receba 402 quando o crédito acabar. Recarregue com USDT ou USDC. Os créditos nunca expiram. Adicione bônus de +15% em depósitos de $200.

Erro 429 nos limites de taxa. Implemente backoff exponencial. Tente novamente após o atraso especificado. Monitore o uso para evitar interrupções.

cURL

Copycurl https://api.chatuncensored.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set user role to beta tester for the new chat interface"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)