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Prueba con crédito de prueba

IasanscensuretexteGuía de configuración

Documentación para desarrolladores

Integra nuestro LLM sin censura en tu stack con un único cambio de código. Nuestra API requiere cero sobrecarga de configuración y soporta SDKs estándar de OpenAI inmediatamente.

Prueba con crédito de prueba

URL Base y Autenticación

Inicia cada solicitud contra nuestro endpoint específico usando tu clave de API única. Proporcionamos una URL base dedicada que reemplaza el endpoint estándar de OpenAI en la configuración de tu cliente. Esto asegura que todo el tráfico se dirija directamente a nuestro modelo sin censura sin interferencia de middleware. Debes incluir tu clave en el encabezado Authorization como un token Bearer. Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. No se requieren cabeceras adicionales para la generación básica de texto. Esta configuración funciona con cualquier biblioteca que respete el estándar del protocolo OpenAI.

Tu Primera Solicitud

Envía una finalización de chat simple para verificar la conectividad y la calidad de la respuesta. El siguiente comando curl demuestra una interacción estándar con el modelo uncensored. Reemplaza YOUR_API_KEY con la credencial emitida durante el registro. La solicitud apunta a la /v1/chat/completions endpoint. Esto confirma que la API es receptiva y está lista para el tráfico de producción. Puede ajustar el ID del modelo o los mensajes según sea necesario para su caso de uso específico.

curl https://api.iasanscensuretexte.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five Python libraries for web scraping."}]
  }'

Integración de Python

Usa el oficial openai Paquete de Python para integrar nuestra API en tus scripts. Establece el base_url a nuestro endpoint y proporciona tu clave. El cliente gestiona la serialización JSON automáticamente. Este enfoque te permite mantener las estructuras de código existentes mientras cambias el modelo del backend. El manejo de errores sigue siendo consistente con el comportamiento estándar del SDK de OpenAI. Puedes cambiar fácilmente entre diferentes IDs de modelo si es necesario en el futuro.

from openai import OpenAI

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

Integración con Node.js

Integra la API en tus proyectos JavaScript o TypeScript usando el SDK de Node. Configura la apiKey y baseURL propiedades en la instancia del cliente. Esto asegura que todas las llamadas subsiguientes pasen por nuestra infraestructura uncensored. El SDK soporta patrones modernos de async/await para código asínc limpio. Puedes transmitir respuestas o procesar objetos JSON completos según las necesidades de tu aplicación. Este método es ideal para servidores web y servicios backend.

import OpenAI from "openai";

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

Respuestas en streaming

Habilita la generación de tokens en tiempo real estableciendo stream: true en tu solicitud. La API devuelve un flujo de Eventos Enviados por el Servidor (SSE) en lugar de un único blob JSON. Cada fragmento contiene texto parcial hasta que el último fragmento incluye las estadísticas de uso. Esto reduce significativamente la latencia percibida para los usuarios finales. Puedes procesar los tokens de forma incremental para mostrar indicadores de progreso. El último fragmento siempre contiene el recuento total de tokens para la precisión de facturación.

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)

Límites, Errores y Contexto

Monitorea tu uso contra límites estrictos de velocidad para evitar interrupciones del servicio. Cada clave permite 300 solicitudes por minuto y 8 conexiones concurrentes. La ventana de contexto admite hasta 100,000 tokens para prompt y completación combinados. Errores como 401 indican una clave inválida, mientras que 402 significa crédito insuficiente. Un estado 429 indica que has excedido el límite de velocidad. Las solicitudes fallan de forma elegante sin cobrar tokens por errores. Gestiona el rotación de tus claves para mantener una alta disponibilidad.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el tamaño de la ventana de contexto para esta API?

La API admite una ventana de contexto de 100,000 tokens, combinando tokens de entrada y salida. Esto permite un procesamiento extenso de documentos o historiales de conversaciones largas sin truncamiento inmediato.

¿Cómo manejo límites de tasa?

Estás limitado a 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. Superar estos límites devuelve un código de estado 429. Implementa retroceso exponencial en tu cliente para gestionar los reintentos automáticamente.

¿Por qué la URL base es diferente a la de OpenAI?

Nuestra API es un servicio independiente que aloja un modelo específico sin censura. Aunque es compatible con los SDKs de OpenAI, la URL base apunta a nuestra infraestructura. Esto garantiza que obtengas el comportamiento previsto del modelo sin pasar por la red de OpenAI's.

Genera tu clave de API

Regístrate, obtén el token, actualiza el endpoint. Eso cubre toda la configuración.

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