Documentación de la API

Inicio rápido: Tu primera solicitud

Envía tu primer mensaje al modelo uncensored inmediatamente. Usa el endpoint estándar de chat-completions para generar texto. El modelo responde a prompts de lenguaje natural sin negativas de contenido para uso adulto lícito. Esta configuración funciona con cualquier cliente compatible con OpenAI.

Empieza por instalar el SDK para tu lenguaje preferido. Luego configura tu clave API. El siguiente ejemplo muestra una solicitud curl básica para probar la conectividad.

Puedes ajustar parámetros como temperature para controlar la aleatoriedad. La respuesta devuelve el texto generado directamente. Este flujo sencillo te permite verificar que la API funciona antes de construir lógica compleja.

Copycurl https://api.apiaicharacter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current API rate limit status?"}]
  }'

URL Base y Autenticación

Conéctate utilizando la URL base dedicada para esta API. Reemplaza el endpoint predeterminado con la dirección de nuestro servidor alojado. Esto asegura que tus solicitudes lleguen directamente al modelo sin censura. La autenticación se basa en una única clave de API por cuenta.

Genera tu clave a través del panel de control. Pásala en el encabezado Authorization como un token Bearer. Este método es compatible con los SDK estándar de OpenAI. Puedes cambiar de proveedor modificando solo la URL base y la clave.

Mantén tu clave segura. Otorga acceso completo a tu crédito prepagado. La clave reemplaza a cualquier clave activa anterior inmediatamente después de generarse.

Puntos finales: Chat Completions

Interactúa con el modelo a través del endpoint de finalización de chat. Este es el único endpoint de generación de texto disponible. Acepta mensajes y devuelve texto generado. No se admiten incrustaciones, imágenes ni audio.

Envía una solicitud POST a la ruta de chat. Incluye tus mensajes de sistema y usuario en el cuerpo. El modelo procesa el contexto y genera una respuesta. Puedes usar el modo JSON para una salida estructurada.

También se admite la llamada a funciones. Define herramientas y permite que el modelo decida cuándo usarlas. Esta flexibilidad permite flujos de trabajo de agentes complejos. La respuesta incluye el contenido generado y el uso de tokens.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Parámetros: Temperatura, Top P y Stop

Controla el estilo de salida mediante parámetros estándar. Ajusta la temperatura para cambiar la creatividad. Los valores más bajos hacen que las respuestas sean más deterministas. Los valores más altos introducen más variedad.

Utiliza top P para filtrar palabras poco probables. Esto ayuda a mantener la coherencia mientras se permite la creatividad. Establece secuencias de parada para finalizar la generación en marcadores específicos. Esto es útil para controlar la estructura del diálogo.

El parámetro seed permite obtener resultados reproducibles. Úsalo al depurar tus prompts. Estos parámetros te dan un control preciso sobre el comportamiento del modelo. Ajustalos para que se ajusten a las necesidades de tu aplicación.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming y Uso de Tokens

Recibe respuestas en tiempo real mediante eventos enviados por el servidor. La transmisión reduce la latencia percibida para los usuarios. La API envía tokens a medida que se generan. Esto crea una experiencia de lectura más fluida.

El uso de tokens se informa en el fragmento final. Esto te permite rastrear los costos con precisión. La facturación se basa en los tokens consumidos realmente. Los errores y las denegaciones no generan cargos.

Implementa un manejador de stream para procesar los datos. Actualiza tu interfaz de usuario a medida que llegan los tokens. Este enfoque es ideal para interfaces de chat. El modelo admite streaming para todos los tipos de solicitudes.

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)

Límites de velocidad y restricciones

Comprende los límites para evitar interrupciones del servicio. Puedes realizar 300 solicitudes por minuto por clave. Las solicitudes concurrentes están limitadas a ocho simultáneamente. El cuerpo de la solicitud no debe exceder 8 MB.

Gestiona los errores de forma elegante. Un estado 401 significa que tu clave no es válida. Un estado 402 indica crédito insuficiente. Un estado 429 indica que has alcanzado el límite de velocidad.

La ventana de contexto admite un total de 100.000 tokens. Esto incluye tanto el prompt como la completación. La salida máxima es de 16.000 tokens por solicitud. Establece max_tokens para controlar la longitud de la salida. Los errores son gratuitos, por lo que la lógica de reintento es segura.