Documentación de la API

URL Base y Autenticación

La API de chatbot de IA sin filtros opera en una única URL base: https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1. Autentica cada solicitud incluyendo tu clave API única en el Authorization header. Esta clave se genera inmediatamente al crear la cuenta mediante Google o correo electrónico. Si la clave es inválida, la API devuelve un error 401.

Primera solicitud

Envía tu primer prompt utilizando el estándar chat/completions endpoint. El modelo sin censura responde a temas adultos, controversiales o técnicos lícitos sin los habituales rechazos. Pase su clave API en el encabezado y establezca el ID del modelo a uncensored. El siguiente ejemplo demuestra una solicitud básica de generación de texto.

Copycurl https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set timezone to utc"}]
  }'

Esta solicitud devuelve una finalización de texto. El modelo de IA sin censura procesa la entrada y genera una respuesta basada en su entrenamiento. Puedes ajustar parámetros como temperature para controlar la creatividad. Los errores como crédito insuficiente devuelven un código de estado 402.

Integración del SDK de Python

Utiliza la biblioteca oficial de Python de OpenAI para interactuar con la API de LLM sin censura. Configura el cliente con tu clave de API y la URL base personalizada. Este enfoque te permite utilizar métodos familiares como chat.completions.create() al aprovechar las capacidades de inferencia cruda del modelo sin filtros. Establece el modelo explícitamente a uncensored para garantizar que no se te redirija a una variante filtrada.

Copyfrom openai import OpenAI

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

La biblioteca maneja la serialización JSON y el streaming automáticamente. Puedes recuperar el uso de tokens desde el objeto de respuesta. Este método es ideal para servicios backend que necesitan integrar la generación de texto sin filtros en flujos de trabajo existentes sin reescribir los clientes HTTP.

Integración del SDK Node

Integra la API sin censura en aplicaciones Node.js utilizando el SDK oficial. Pasa la URL base y la clave API durante la inicialización del cliente. Esta configuración garantiza la compatibilidad con los endpoints estándar de OpenAI mientras ofrece el comportamiento de chatbot sin filtros que esperas. Usa el uncensored ID del modelo para acceder a los pesos específicos ajustados.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

El SDK gestiona los reintentos de las solicitudes y el manejo de errores. Puedes transmitir respuestas o recopilar texto completo. Esto es útil para aplicaciones web que necesitan generación de texto en tiempo real. La API de IA sin censura admite parámetros estándar como temperature y top_p para ajustar el estilo de salida.

Respuestas en streaming vía SSE

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tu solicitud. La API devuelve Eventos Enviados por Servidor (SSE) que contienen fragmentos de texto incrementales. El último fragmento incluye las estadísticas completas de uso de tokens. Esto es esencial para aplicaciones que muestran texto en tiempo real, como interfaces de chat o editores de código en vivo. El flujo reduce significativamente la latencia percibida.

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)

Analiza el flujo SSE para renderizar el texto a medida que llega. Cada fragmento contiene solo una parte de la respuesta. El modelo uncensored mantiene el contexto entre fragmentos. Puedes detener la transmisión anticipadamente si el usuario cambia su entrada. El manejo de errores sigue siendo consistente con las solicitudes sin transmisión.

Límites, Errores y Ventana de Contexto

La API de LLM sin censura impone una ventana de contexto de 100,000 tokens para la entrada y la salida combinadas. Puedes enviar hasta 16,000 tokens por solicitud si especificas max_tokens. Los límites de tasa permiten 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. Un error 429 indica que has excedido estos límites. Los cuerpos de las solicitudes no deben exceder 8 MB. Los errores como falta de crédito devuelven 402, mientras que las claves inválidas devuelven 401. El crédito nunca expira, por lo que puedes pausar el uso sin perder fondos.