Autenticación y URL base
Empieza reemplazando la URL base y la clave API en la configuración de tu cliente. Nuestro servicio utiliza una única URL base para todas las solicitudes, lo que garantiza la compatibilidad con los SDKs existentes de OpenAI. No necesitas gestionar múltiples endpoints para diferentes funciones. Genera tu clave a través del panel de control usando Google o correo electrónico. Mantén esta clave segura, ya que otorga acceso directo a tu crédito prepagado.
La clave de API se envía en el Authorization header. Si pierdes tu clave, genera una nueva en el panel de control, la cual reemplazará a la clave activa anterior. No se requiere número de teléfono para la recuperación de la cuenta, manteniendo nuestro enfoque centrado en la privacidad. Utiliza la URL base que se indica a continuación para todas las solicitudes posteriores.
URL base: https://api.norestrictedai.com/v1
POST /v1/chat/completions
Envía tu prompt a la POST /v1/chat/completions endpoint para recibir una respuesta de texto. Este es el único endpoint que necesitas para generar texto. El ID del modelo es uncensored. Es un modelo de pesos abiertos ajustado para responder sin rechazos de contenido para uso adulto lícito. No es GPT ni Claude. Puedes transmitir las respuestas o solicitarlas en modo JSON. El sistema admite llamadas a funciones y parámetros estándar como temperature y top_p.
Las solicitudes se procesan como entrada de texto y salida de texto. No hay capacidades de embeddings ni generación de imágenes. Si necesitas esas funciones, busca en otro lugar. Nuestro enfoque es puramente en la generación directa de texto con precios de tokens transparentes. Los errores y rechazos (excepto por el límite estricto de contenido menor) no consumen tu crédito.
Integración del SDK de Python
Utiliza la biblioteca oficial de Python de OpenAI para interactuar con nuestra API. Establece la URL base y la clave de API en la instancia de tu cliente. Este enfoque te permite mantener la estructura de tu código existente mientras cambias de proveedor. La biblioteca gestiona la serialización JSON y las solicitudes HTTP automáticamente. Puedes usar el mismo nombre de modelo que usarías para otros servicios, pero recuerda que nuestro ID de modelo es uncensored.
Este método es ideal para servicios backend y scripts. La biblioteca admite operaciones tanto sincrónicas como asíncronas. Puedes ajustar los valores de temperatura y top_p para controlar la creatividad. El objeto de respuesta contiene el texto generado y las estadísticas de uso de tokens.
Integración del SDK Node
Integra nuestra API en tus aplicaciones Node.js usando el SDK estándar de OpenAI. Configura el cliente con tu URL base y clave API. Esta configuración funciona perfectamente con rutas de Express o funciones serverless. El SDK gestiona el ciclo de vida de la solicitud, incluyendo reintentos y manejo de errores. Puedes pasar mensajes como una matriz de objetos de rol y contenido.
Esta integración es perfecta para aplicaciones web y microservicios. El objeto de respuesta incluye el contenido generado y los datos de uso. Puedes habilitar el streaming para enviar tokens al cliente a medida que se generan. Esto reduce la latencia percibida para los usuarios finales. El SDK admite todos los parámetros estándar definidos en la especificación de la API.
Respuestas en streaming (SSE)
Habilita el streaming estableciendo el stream el parámetro a true. La API devuelve un flujo de Server-Sent Events (SSE). Cada fragmento contiene una respuesta parcial. El último fragmento incluye el uso total de tokens. Esta característica reduce significativamente el tiempo hasta el primer token. Es esencial para interfaces de chat y aplicaciones en tiempo real.
La transmisión continúa hasta que el modelo completa la respuesta o ocurre un error. Puedes cancelar la transmisión en cualquier momento. El servidor deja de procesar la solicitud cuando el cliente se desconecta. Esto ahorra recursos de cálculo. Usa el modo de streaming para proporcionar una experiencia de usuario fluida. El uso de tokens en el último fragmento te permite rastrear los costos con precisión.
Límites de velocidad y errores
Nuestra API impone límites estrictos de velocidad para garantizar la estabilidad. Tienes permitido realizar 300 solicitudes por minuto por clave. Puedes tener 8 solicitudes concurrentes al mismo tiempo. El tamaño máximo del cuerpo de la solicitud es de 8 MB. Si excedes estos límites, recibes un error 429. Errores como claves inválidas devuelven 401. Crédito insuficiente devuelve 402. Estos errores no consumen tu crédito.
La ventana de contexto es de 100.000 tokens para prompt y completion juntos. La salida máxima es de 16.000 tokens por solicitud. Si no estableces max_tokens, el límite es de 2,048. El crédito es prepagado y nunca expira. Los errores son gratuitos. Si se te cobra dos veces, contacta al soporte. El sistema no registra las consultas para entrenamiento. Se mantiene la privacidad. Usa los bloques de código a continuación para implementar estas funciones.
cURL
curl https://api.norestrictedai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Set database index to primary key"}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.norestrictedai.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)Node.js
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.norestrictedai.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);Transmisión
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)