Primera petición en cinco minutos

Autenticación y URL base

Nuestra API está diseñada para ser un reemplazo listo para usar de los clientes OpenAI existentes. Solo necesitas cambiar dos cosas en tu configuración: la URL base y la clave de API. La URL base para este servicio es https://api.uncensoredgpt.top/v1. Puedes generar tu clave de API inmediatamente después de registrarte con Google o email en el panel. No se requiere número de teléfono y la clave se muestra una vez creada.

Asegúrate de almacenar tu clave de forma segura. Si la pierdes, puedes generar una nueva desde el panel de control, lo que invalidará la clave anterior. Esta configuración sencilla te permite conectarte a nuestra api ai sin censura utilizando bibliotecas estándar sin adaptadores personalizados.

Endpoint de Chat Completions

La funcionalidad principal se sirve a través del endpoint estándar POST /v1/chat/completions. Este endpoint acepta entrada de texto y devuelve salida de texto, admitiendo tanto peticiones síncronas como asíncronas. No necesitas preocuparte por el enrutamiento o agregación de modelos; servimos un único modelo de lenguaje grande de alto rendimiento sin censura, ajustado para contenido sin restricciones.

Al realizar una petición, debes especificar el ID del modelo como uncensored. Este modelo es de pesos abiertos y está alojado en nuestros propios servidores, distinto de GPT, Claude u otros modelos de proveedor. Está diseñado para responder sin denegaciones de contenido para uso adulto legal, lo que lo hace ideal para temas NSFW o controvertidos.

Para empezar, puedes probar el endpoint con un comando cURL simple. Reemplaza YOUR_API_KEY con tu clave real.

Copycurl https://api.uncensoredgpt.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Respuestas en streaming (SSE)

Para aplicaciones en tiempo real, la API admite Server-Sent Events (SSE). El streaming te permite recibir tokens a medida que se generan, proporcionando una mejor experiencia de usuario para interfaces de chat. Cuando estableces stream: true en tu petición, la API devuelve un flujo de fragmentos en lugar de una respuesta completa única.

Cada fragmento contiene texto parcial, y el fragmento final incluye las estadísticas de uso de tokens para facturación. Esta función es especialmente útil para aplicaciones que requieren retroalimentación inmediata. Puedes manejar el stream en tu lenguaje preferido usando el SDK adecuado.

Aquí tienes un ejemplo de cómo iniciar una petición de streaming usando cURL:

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)

Llamadas a funciones y herramientas

La API admite llamadas a funciones, lo que permite que tu aplicación interactúe con herramientas y servicios externos. Puedes definir una lista de funciones en el parámetro tools, y el modelo responderá con una llamada a función si es apropiado. Esto es útil para construir agentes o aplicaciones que necesiten realizar acciones específicas.

Puedes controlar el comportamiento del modelo usando tool_choice, que se puede establecer en auto, none o un ID de función específico. El modelo devolverá el nombre de la función y los argumentos en la respuesta, que luego puedes ejecutar en tu aplicación.

Aquí tienes un ejemplo en Python que demuestra cómo usar la función de llamadas a funciones con el SDK compatible con OpenAI:

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configuración del modo JSON

Si necesitas una salida estructurada, puedes habilitar el modo JSON estableciendo el parámetro response_format en {"type": "json_object"}. Esto instruye al modelo a generar una salida que cumpla con la sintaxis JSON válida. Esto es especialmente útil para aplicaciones que requieren analizar la respuesta programáticamente.

Al usar el modo JSON, el modelo evitará añadir bloques de código markdown o texto adicional alrededor del objeto JSON. Esto asegura que tu analizador pueda consumir la respuesta directamente sin pasos adicionales de limpieza. Es una forma fiable de obtener datos estructurados de un LLM.

Aquí tienes un ejemplo en Node.js que muestra cómo configurar el cliente para el modo JSON:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Parámetros: Temperatura y Top P

Puedes controlar la aleatoriedad y la creatividad de las respuestas del modelo utilizando parámetros como temperature y top_p. El parámetro temperature ajusta la temperatura de muestreo, con valores más bajos haciendo la salida más determinista y valores más altos haciéndola más creativa. El parámetro top_p controla el muestreo de núcleo, limitando al modelo a considerar solo la masa de probabilidad superior p de tokens.

Otros parámetros admitidos incluyen secuencias de stop, seed para reproducibilidad, y penalizaciones por presence_penalty y frequency_penalty. Estos parámetros te permiten ajustar el comportamiento del modelo para adaptarlo a tu caso de uso específico.

Entender estos parámetros es crucial para optimizar la calidad de tu texto generado. Experimenta con diferentes valores para encontrar el equilibrio adecuado para tu aplicación.