Pré-requisitos: Instale o SDK OpenAI
Comece instalando o SDK oficial da OpenAI para a sua linguagem. Esta biblioteca cuida da autenticação, retentativas e análise de JSON para que você não precise escrever clientes HTTP do zero. Nossa API usa as mesmas interfaces padrão do serviço original, o que significa que a lógica do seu código existente permanece intacta.
Você só precisa de um ambiente Python ou Node.js válido. O SDK gerencia o trabalho pesado para você.
- Python:
pip install openai - Node.js:
npm install openai
Configure sua URL Base e Chave de API
Direcione seu cliente para nosso endpoint dedicado. Substitua o URL base padrão por nosso domínio específico para rotear o tráfego para nossos modelos sem censura. Você também deve fornecer sua chave de API obtida no painel.
Este passo isola suas solicitações de outros fornecedores. Certifique-se de usar a URL base exata fornecida abaixo.
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);Faça sua primeira solicitação POST /v1/chat/completions
Envie uma solicitação padrão de conclusão de chat. Use o identificador do modelo uncensored para garantir que você obtenha o modelo correto. A API aceita parâmetros padrão como temperature e 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"}]
}'A resposta conterá o texto gerado. Se precisar lidar com erros, verifique o código de status.
Lide com respostas de streaming via SSE
Ative o streaming definindo stream: true. Isso retorna um stream de Server-Sent Events. Você processa cada chunk conforme ele chega, o que reduz a latência percebida para saídas longas.
O último chunk inclui as estatísticas de uso de tokens. Isso permite que você rastreie os custos em tempo 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 chamada de ferramentas e modo JSON
Use o tools parâmetro para habilitar chamada de função. Defina o esquema da sua função e deixe o modelo decidir quando invocá-la. Você também pode forçar saída JSON usando response_format para estruturas de dados estritas.
Ambos os recursos funcionam exatamente como na API padrão do OpenAI.
Limites, erros e janela de contexto
Nossa API impõe limites rigorosos para garantir estabilidade. Você tem uma janela de contexto de 100.000 tokens. A saída máxima por requisição é de 16.000 tokens. Você está limitado a 300 requisições por minuto. Um erro 401 significa que sua chave é inválida. Um erro 402 significa que você não tem crédito. Um erro 429 significa que você atingiu o limite de taxa. Erros e recusas não consomem crédito.
