Autenticación: Configuración de tu clave de API
Tu clave de API autentica cada solicitud. Recibes esta clave inmediatamente después de registrarte con Google o una dirección de correo electrónico. Manténla segura, ya que otorga acceso a tu crédito prepagado. La clave actúa como tu único identificador para los límites de velocidad y la facturación. Rótala manualmente a través del panel de control si es necesario, teniendo en cuenta que una nueva clave reemplaza a la anterior al instante.
Estructura de URL Base y Endpoint
La URL base es HTTPS://api.chatunfiltered.com/v1. Esta estructura asegura la compatibilidad con los SDK estándar de OpenAI. Solo necesitas interactuar con el endpoint de completaciones de chat. No están disponibles incrustaciones, generación de imágenes ni procesamiento de audio. Mantén tu URL base consistente en todas las configuraciones de cliente para evitar errores de enrutamiento.
curl https://api.chatunfiltered.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Check server status"}]
}'Realizando tu primera solicitud POST
Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions para generar texto. Incluye tu clave API en el encabezado Authorization. Establece el modelo en "uncensored" para acceder al LLM dedicado sin censura. El cuerpo de la solicitud debe contener un array messages con tu prompt. Las respuestas devuelven el uso de tokens y el contenido generado. Este enfoque directo minimiza la latencia en comparación con los proxies de múltiples modelos.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.chatunfiltered.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)Comprender los formatos de respuesta y la transmisión
Recibe respuestas en formato JSON estándar o transmítelas a través de Server-Sent Events. La transmisión te permite procesar tokens a medida que se generan, lo que mejora la latencia percibida para salidas largas. El último fragmento en un flujo contiene el uso total de tokens para una facturación precisa. También puedes forzar el modo JSON para salidas de datos estructurados. Elige el método que mejor se adapte a la arquitectura de tu aplicación.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.chatunfiltered.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);Configurando parámetros: Temperature, Top-P y herramientas
Ajustar la temperatura y top_p para controlar la aleatoriedad de las respuestas. Usa tool_choice para las capacidades de llamada de funciones. El modelo admite el modo JSON estricto a través de response_format. También puedes establecer secuencias de parada para detener la generación en puntos específicos. Estos parámetros permiten un control fino sobre el comportamiento del modelo sin censura sin capas de enrutamiento externas.
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)Gestión de errores y seguimiento de uso de tokens
Maneja errores 401 para claves inválidas y errores 402 para saldo insuficiente. Los límites de velocidad devuelven 429 cuando excedes 300 solicitudes por minuto. Tu ventana de contexto abarca 100.000 tokens para prompt y completion combinados. Los errores y las negaciones no consumen tu saldo prepagado. Rastrea el uso de tokens en el último fragmento de streaming para gestionar los costos con precisión.
