Documentación para desarrolladores para LLMs sin censura

Autenticación y URL base

Tu clave API autentica cada solicitud a nuestra infraestructura. Solo requerimos una dirección de correo electrónico para crear tu cuenta, y tu clave se genera inmediatamente. Pasa esta clave en el Authorization header usando el Bearer esquema. Nuestra URL base es HTTPS://api.unfilteredllms.com/v1, que funciona con los SDKs oficiales de OpenAI y cualquier cliente compatible con OpenAI simplemente cambiando la configuración de base_url.

Copycurl https://api.unfilteredllms.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return current server time in ISO format"}]
  }'

Si recibes un error 401, tu clave es inválida o ha expirado. Si ves un error 402, tu crédito prepagado se ha agotado. Puedes recargar con USDT (TRC20) o USDC (Base) a partir de $20, con crédito adicional aplicado en niveles superiores.

El endpoint de finalización de chat

Ofrecemos un único punto final para la generación de texto: POST /v1/chat/completions. Este punto final gestiona todas tus necesidades de inferencia, aceptando una lista de mensajes y devolviendo una completación. El ID del modelo que debes enviar es uncensored, un modelo de peso abierto ajustado para salida cruda. No es GPT, Claude ni ningún otro modelo de proveedor.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Puedes enviar hasta 100.000 tokens en la prompt y la finalización combinadas. Si no especificas un valor max_tokens, el modelo utiliza 2.048 tokens por solicitud como predeterminado. Este endpoint no admite embeddings, generación de imágenes ni ajuste fino (fine-tuning).

Respuestas en streaming y uso de tokens

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tu solicitud. La API devuelve datos mediante Eventos Enviados por Servidor (SSE), lo que te permite mostrar los tokens a medida que se generan. Esto reduce significativamente la latencia percibida para tus usuarios.

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)

Los detalles de uso de tokens se incluyen en el último fragmento del flujo. Esto te permite rastrear el consumo con precisión sin almacenar toda la respuesta. Los errores durante el streaming son gratuitos, así que solo pagas por los tokens entregados con éxito.

Llamada de Función y Modo JSON

Utiliza el tools parámetro para definir esquemas de funciones, permitiendo que el modelo genere datos estructurados. También puedes forzar una salida JSON estricta estableciendo response_format para {"type": "json_object"}. Esto es esencial para construir agentes confiables o analizar respuestas complejas.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

El modelo soporta tool_choice para forzar llamadas de funciones específicas. Esto garantiza un comportamiento consistente en entornos de producción donde la salida determinista es crítica. Puedes combinar estas funciones con parámetros estándar como la temperatura para un control preciso.

Parámetros: Temperatura, Top-P y Restricciones

Controla la creatividad con temperature y diversidad con top_p. Utiliza stop secuencias para detener la generación en marcadores específicos. También puedes aplicar presence_penalty y frequency_penalty para reducir la repetición.

Establecer un seed para resultados reproducibles durante las pruebas. Estos parámetros te permiten ajustar el comportamiento del modelo sin necesidad de reentrenarlo. El modelo permanece sin censura para contenido adulto lícito, pero rechazará el contenido sexual que involucre a menores.

Límites, Errores y Ventana de Contexto

Tu clave de API está limitada a 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes. El tamaño máximo del cuerpo de la solicitud es de 8 MB. Si excedes estos límites, recibirás un error 429 Too Many Requests. Puedes generar una nueva clave para reemplazar la antigua si es necesario.

La ventana de contexto es de 100.000 tokens en total. Esto permite documentos largos o un historial de conversaciones extenso. No ofrecemos un SLA, pero nuestra infraestructura está diseñada para una alta disponibilidad. Consulta la página de precios para conocer los bonos actuales de recarga con criptomonedas.