Documentación de la API

Autenticación y URL base

Tu clave de API autentica cada solicitud. Usa la URL base https://api.modelsaiunrestricted.com/v1 para todas las llamadas. Genere su clave en la página Obtener Clave API a través de Google o correo electrónico. El sistema rechaza las claves no válidas con un error 401. Mantenga su clave segura.

Endpoint Chat Completions

Envía mensajes a la uncensored el modelo mediante POST /v1/chat/completions. Este endpoint maneja entrada de texto y devuelve salida de texto. Es totalmente compatible con OpenAI.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Usa el SDK oficial de OpenAI o cualquier cliente compatible. Establece el ID del modelo a uncensored. La ventana de contexto soporta 100,000 tokens en total. La salida máxima es de 16,000 tokens por solicitud. Los errores y rechazos no consumen tokens.

Respuestas en streaming

Recibe tokens en tiempo real utilizando Eventos Enviados por Servidor (SSE). Habilita la transmisión configurando stream: true en tu solicitud. Esto reduce la latencia percibida para respuestas largas.

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)

El último fragmento contiene las estadísticas completas de uso de tokens. Analiza el stream para mostrar los tokens a medida que se generan. Esto es ideal para interfaces de chat. Guarda en búfer la salida si necesitas ensamblar el texto completo más tarde.

Parámetros: Temperatura & Top P

Controla la creatividad con temperature y diversidad con top_p. Los valores más bajos hacen que las salidas sean más deterministas. Los valores más altos introducen más variación.

La temperatura predeterminada es 1.0. top_p predeterminado es 0.9. Ajusta estos valores para tareas de rol o factuales. También puedes establecer seed para resultados reproducibles. Usa stop secuencias para detener la generación temprano.

Los parámetros inválidos devuelven un error 400. Revisa el esquema para rangos válidos.

Llamada de funciones y modo JSON

Utiliza salidas estructuradas para la extracción fiable de datos. Habilita el modo JSON con response_format: {"type": "json_object"}. El modelo devuelve JSON estrictamente válido. Esto evita errores de análisis en tu código.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Define herramientas en el tools parámetro. Usa tool_choice para forzar funciones específicas. Esto funciona junto con las completaciones de chat estándar. Combina el streaming con la llamada de funciones para aplicaciones dinámicas.

Límites, Errores & Contexto

Los límites de velocidad son de 300 solicitudes por minuto por clave. La concurrencia está limitada a 8 solicitudes simultáneas. Los cuerpos de las solicitudes deben permanecer por debajo de 8 MB. Superar estos límites activa un error 429.

Los fondos insuficientes devuelven un error 402. Añade crédito en criptomonedas para reanudar. La ventana de contexto de 100,000 tokens incluye tanto el prompt como la completación. Las negativas por contenido sexual menor son gratuitas. El saldo nunca expira.

cURL

Copycurl https://api.modelsaiunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five open source models for local inference."}]
  }'