Documentação da API

URL Base e Autenticação

A API de chatbot de IA sem filtros opera em uma única URL base: https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1. Você autentica cada solicitação incluindo sua chave de API única no Authorization cabeçalho. Esta chave é gerada imediatamente na criação da conta via Google ou e-mail. Se a chave for inválida, a API retornará um erro 401.

Primeira solicitação

Envie seu primeiro prompt usando o padrão chat/completions endpoint. O modelo sem censura responde a tópicos adultos, controversos ou técnicos sem as recusas habituais. Passe sua chave de API no cabeçalho e defina o ID do modelo como uncensored. O exemplo a seguir demonstra uma solicitação básica de geração 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 solicitação retorna uma conclusão de texto. O modelo de IA sem censura processa a entrada e gera uma resposta com base em seu treinamento. Você pode ajustar parâmetros como temperature para controlar a criatividade. Erros como crédito insuficiente retornam um código de status 402.

Integração do SDK Python

Use a biblioteca oficial da OpenAI para Python para interagir com a API de LLM sem censura. Configure o cliente com sua chave de API e a URL base personalizada. Essa abordagem permite que você use métodos familiares como chat.completions.create() ao aproveitar as capacidades de inferência bruta do modelo sem filtro. Defina o modelo explicitamente para uncensored para garantir que você não seja roteado para uma 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)

A biblioteca lida com serialização JSON e streaming automaticamente. Você pode recuperar o uso de tokens do objeto de resposta. Este método é ideal para serviços de backend que precisam integrar geração de texto sem filtros em fluxos de trabalho existentes sem reescrever clientes HTTP.

Integração do SDK Node

Integre a API sem censura em aplicações Node.js usando o SDK oficial. Passe a URL base e a chave de API durante a inicialização do cliente. Esta configuração garante compatibilidade com endpoints padrão do OpenAI, enquanto entrega o comportamento de chatbot sem filtro que você espera. Use o uncensored ID do modelo para acessar os 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);

O SDK gerencia as tentativas de reconexão e o tratamento de erros. Você pode transmitir respostas ou coletar texto completo. Isso é útil para aplicações web que precisam de geração de texto em tempo real. A API de IA uncensored suporta parâmetros padrão como temperature e top_p para ajustar o estilo de saída.

Respostas em Streaming via SSE

Ative o streaming definindo stream: true na sua solicitação. A API retorna Eventos Enviados pelo Servidor (SSE) contendo fragmentos de texto incrementais. O último fragmento inclui as estatísticas completas de uso de tokens. Isso é essencial para aplicativos que exibem texto em tempo real, como interfaces de chat ou editores de código ao vivo. O streaming reduz significativamente a latência percebida.

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)

Analise o fluxo SSE para renderizar o texto conforme ele chega. Cada chunk contém apenas uma parte da resposta. O modelo uncensored mantém o contexto entre os chunks. Você pode interromper o streaming antecipadamente se o usuário alterar sua entrada. O tratamento de erros permanece consistente com solicitações sem streaming.

Limites, Erros e Janela de Contexto

A API LLM sem censura impõe uma janela de contexto de 100.000 tokens para a soma de entrada e saída. Você pode enviar até 16.000 tokens por solicitação se especificar max_tokens. Limites de taxa permitem 300 solicitações por minuto e 8 solicitações simultâneas por chave. Um erro 429 indica que você excedeu esses limites. Os corpos das solicitações não devem exceder 8 MB. Erros como falta de crédito retornam 402, enquanto chaves inválidas retornam 401. O crédito nunca expira, então você pode pausar o uso sem perder fundos.