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Guia de início rápido do Uncensored-llm.vercel.app

Este guia rápido conecta você à API uncensored-llm.vercel.app em minutos. Envie respostas de texto sem restrições usando protocolos compatíveis com OpenAI.

https://api.uncensoredllmvercelapp.com/v1sem censura

Pré-requisitos: Chave de API e URL base

Come obtendo uma única chave de API do painel. Suportamos login do Google ou registro por e-mail sem verificação de telefone. Sua chave autentica todas as solicitações para o URL base: HTTPS://api.uncensoredllmvercelapp.com/v1. Este endpoint funciona com qualquer biblioteca de cliente compatível com OpenAI. Você não precisa gerenciar vários endpoints para diferentes tipos de modelo.

Enviando sua primeira solicitação

Faça uma solicitação POST para /v1/chat/completions com o ID do modelo "uncensored". O sistema aceita parâmetros padrão como temperature e top_p. Você pode enviar até 8 solicitações simultaneamente por chave. O corpo de cada solicitação deve permanecer abaixo de 8 MB. Erros não consomem seus créditos pré-pagos.

curl https://api.uncensoredllmvercelapp.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France"}]
  }'

Essa chamada simples demonstra a capacidade direta de entrada de texto e saída de texto. A resposta inclui o conteúdo gerado e as estatísticas de uso de tokens. Você pode ajustar a janela de contexto para até 100,000 tokens para prompt e conclusão combinados.

Respostas em streaming com SSE

Ative o streaming definindo stream como true na sua solicitação. O servidor retorna Eventos Enviados pelo Servidor (SSE) conforme os tokens ficam disponíveis. Isso reduz a latência percebida para saídas longas. Você pode analisar o último fragmento para obter as contagens totais de tokens. O streaming funciona de forma idêntica ao formato padrão da OpenAI.

stream = 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)

Esta abordagem é ideal para aplicações em tempo real. O modelo uncensored suporta alta taxa de transferência durante o streaming. Você mantém o controle sobre o processo de geração sem precisar aguardar a resposta completa.

Chamada de função e modo JSON

Use o parâmetro tools para recursos de function calling. A API oferece suporte a tool_choice e saída JSON estruturada via response_format. Defina response_format como json_object para estrita conformidade com JSON. Isso garante análise confiável em seus aplicativos. Você pode definir várias funções para fluxos de trabalho complexos.

import OpenAI from "openai";

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

O modo JSON é útil para tarefas de extração de dados. A chamada de funções permite que o modelo retorne dados estruturados. Ambos os recursos funcionam dentro da janela de contexto uncensored. Você mantém controle total sobre o formato de saída do modelo.

Manipulação de tokens e limites

Monitore o uso de tokens para gerenciar os custos de forma eficaz. Tokens de entrada custam $0,15 por milhão, enquanto tokens de saída custam $0,50 por milhão. Os créditos são pré-pagos e nunca expiram. Você pode gerar até 16.000 tokens por solicitação. A janela de contexto suporta 100.000 tokens no total.

from openai import OpenAI

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

Os limites de taxa permitem 300 solicitações por minuto por chave. Certifique-se de que seu aplicativo lide com limites de taxa de forma graciosa. A contagem de tokens ajuda a prever custos com precisão. O sistema cobra apenas por conclusões bem-sucedidas.

Tratamento de erros e recusas

Lide com códigos de erro HTTP padrão para solução de problemas. Um 401 indica uma chave de API inválida. Uma resposta 402 significa que seu crédito pré-pago foi esgotado. Um erro 429 sinaliza que você excedeu o limite de taxa. Esses erros não consomem seus tokens.

A API raramente recusa conteúdo, mas existem pequenas exceções. Solicitações envolvendo menores são sempre recusadas. Todo o outro conteúdo adulto legal passa. Isso garante saída confiável para seus casos de uso. Verifique o corpo da resposta para mensagens de erro detalhadas.

Perguntas frequentes

Como funciona a parte sem censura?

O modelo é ajustado para responder sem recusas de conteúdo para uso adulto lícito. Ele não aplica filtros corporativos padrão a tópicos controversos ou explícitos. Você injeta tokens internos especiais do modelo se necessário para prompts específicos de jailbreak.

O que acontece se eu ficar sem créditos?

Você recebe um erro 402 indicando sem crédito. Erros e recusas são gratuitos, então você paga apenas pelo uso real de tokens. Os créditos nunca expiram, permitindo recarregar a qualquer momento. Você pode recarregar com USDT ou USDC para obter um bônus.

A API LLM sem censura é compatível com SDKs da OpenAI?

Sim, ele usa o formato padrão compatível com OpenAI. Você só precisa alterar a URL base e a chave de API. O ID do modelo é "uncensored". Todos os parâmetros padrão, como temperatura e stream, funcionam conforme o esperado.

Recupere sua chave de API

Registre-se, copie o token e atualize sua URL base. É só isso.

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