Prerrequisitos: instala el SDK de OpenAI
Empieza instalando el SDK oficial de OpenAI para tu lenguaje. Esta biblioteca gestiona la autenticación, los reintentos y el análisis JSON para que no tengas que escribir clientes HTTP desde cero. Nuestra API utiliza las mismas interfaces estándar que el servicio original, lo que significa que la lógica de tu código existente permanece intacta.
Solo necesitas un entorno válido de Python o Node.js. El SDK se encarga del trabajo pesado por ti.
- Python:
pip install openai - Node.js:
npm install openai
Configura tu URL Base y Clave de API
Apunta a nuestro cliente a nuestro endpoint dedicado. Reemplaza la URL base predeterminada con nuestro dominio específico para enrutar el tráfico a nuestros modelos uncensored. También debes proporcionar tu clave de API desde el panel.
Este paso aísla tus solicitudes de otros proveedores. Asegúrate de utilizar la URL base exacta proporcionada a continuación.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.unrestrictedaigpt.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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestrictedaigpt.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);Realiza tu primera solicitud POST /v1/chat/completions
Envía una solicitud estándar de finalización de chat. Utiliza el identificador del modelo uncensored para garantizar que obtengas el modelo correcto. La API acepta parámetros estándar como temperature y max_tokens.
curl https://api.unrestrictedaigpt.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Run python script to sort list numerically"}]
}'La respuesta contendrá el texto generado. Si necesitas manejar errores, verifica el código de estado.
Maneja respuestas de streaming vía SSE
Habilita la transmisión estableciendo stream: true. Esto devuelve un stream de Server-Sent Events. Procesa cada fragmento a medida que llega, lo que reduce la latencia percibida para salidas largas.
El último fragmento incluye las estadísticas de uso de tokens. Esto te permite rastrear los costos en tiempo real.
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)Implemente la llamada de herramientas y el modo JSON
Utiliza el tools parámetro para habilitar la llamada de funciones. Define el esquema de tu función y deja que el modelo decida cuándo invocarla. También puedes forzar una salida JSON utilizando response_format para estructuras de datos estrictas.
Ambas funciones funcionan exactamente igual que en la API estándar de OpenAI.
Límites, errores y ventana de contexto
Nuestra API impone límites estrictos para garantizar la estabilidad. Obtienes una ventana de contexto de 100,000 tokens. La salida máxima por solicitud es de 16,000 tokens. Estás limitado a 300 solicitudes por minuto. Un error 401 significa que tu clave es inválida. Un error 402 significa que no tienes crédito. Un error 429 significa que alcanzaste el límite de velocidad. Los errores y las negaciones no consumen crédito.
