Integre o modelo sem censura

Autenticação e URL base

Conecte-se usando sua chave de API e o URL base dedicado. HTTPS://api.generatoraiunrestricted.com/v1 encaminha todas as solicitações para o único modelo sem censura. Gere uma chave via Google ou e-mail no painel. A chave concede acesso imediato. Não é necessário número de telefone. Defina o Authorization cabeçalho para Bearer YOUR_API_KEY. Este cabeçalho padrão funciona com a maioria dos SDKs do OpenAI. Você só precisa de uma chave ativa por conta. Substitua chaves antigas gerando uma nova. Erros e recusas não consomem crédito. Apenas conclusões bem-sucedidas são cobradas. O sistema pré-pago garante gastos transparentes. Recargas de cripto suportam USDT (TRC20) e USDC (Base). Bônus são aplicados automaticamente a depósitos maiores. Verifique a página de preços para as taxas atuais.

Endpoint de completions de chat

Envie prompts para POST /v1/chat/completions. O endpoint aceita mensagens JSON padrão. Defina a função system para o contexto. Adicione mensagens do usuário para sua consulta. O modelo responde com texto gerado. Use o ID do modelo "uncensored" nas suas solicitações. Este ID aponta para nosso modelo dedicado sem censura. Não é GPT ou Claude. A janela de contexto suporta 100,000 tokens no total. A saída máxima é de 16,000 tokens por solicitação. Defina max_tokens para controlar o comprimento. Omite-o para o limite padrão de 2.048. O streaming está disponível para feedback em tempo real. O modo JSON impõe conformidade estrita de esquema. A chamada de funções permite integração de ferramentas. Todos os parâmetros seguem a especificação OpenAI.

Copycurl https://api.generatoraiunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check if the system supports concurrent requests."}]
  }'

SDK Python

Use a biblioteca oficial da OpenAI para Python. Instale-a via pip. Configure a URL base e a chave de API. Crie uma instância do OpenAI cliente. Passe a URL base personalizada. A biblioteca lida com as solicitações HTTP automaticamente. Envie mensagens usando o chat.completions.create método. Especifique o modelo como "uncensored". Acesse o texto da resposta do objeto. Itere através das escolhas, se necessário. Lidar com erros de forma elegante. Verifique limites de taxa ou fundos insuficientes. O SDK suporta modos síncronos e assíncronos. Use assíncrono para aplicativos de alta capacidade. Monitore o uso de tokens no objeto de resposta. Isso ajuda a rastrear seu crédito pré-pago. Erros são gratuitos, então conte apenas os tokens bem-sucedidos.

Copyfrom openai import OpenAI

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

SDK Node

Instale o pacote OpenAI Node.js. Configure as variáveis de ambiente. Defina a URL base para o nosso endpoint. Inicialize o cliente com sua chave da API. Chame o endpoint de conclusões de chat. Forneça as mensagens do sistema e do usuário. A resposta contém o texto gerado. Analise a resposta JSON se necessário. Lidere com dados de streaming para atualizações em tempo real. Use o await palavra-chave para chamadas assíncronas. Gerencie solicitações concorrentes com cuidado. Respeite o limite de 8 solicitações concorrentes por chave. O SDK simplifica o gerenciamento de cabeçalhos. Ele gerencia retentativas e tempos limite automaticamente. Consulte a documentação para opções avançadas. Use variáveis de ambiente para armazenamento seguro de chaves. Esta abordagem funciona bem em ambientes serverless.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Respostas em streaming com SSE

Ative o streaming definindo stream: true. A API retorna Eventos Enviados pelo Servidor (SSE). Cada fragmento contém texto parcial. Processe os fragmentos conforme chegam. Isso reduz a latência percebida para os usuários. O último fragmento inclui dados de uso de tokens. Calcule os custos com base nos tokens de entrada e saída. Erros durante o streaming ainda não consomem crédito. Lidere com interrupções de rede de forma graciosa. Reconecte se o fluxo cair. Os SDKs fornecem funções auxiliares para streaming. Use-os para uma implementação mais simples. Monitore o finish_reason para conclusão. Isso indica o fim da geração. Use streaming para conteúdo de longo formato. Ele proporciona uma melhor experiência ao usuário. Exiba tokens conforme são gerados.

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)

Limites, erros e janela de contexto

Respeite o limite de 300 solicitações por minuto. Você pode enviar 8 solicitações simultaneamente. O corpo da solicitação deve ter menos de 8 MB. Um erro 401 significa que sua chave é inválida. Verifique seu painel para obter a chave correta. Um erro 402 indica crédito insuficiente. Recarregue via criptomoeda para continuar. Um erro 429 sinaliza limitação de taxa. Aguarde antes de tentar novamente. A janela de contexto é de 100.000 tokens. Isso inclui tanto o prompt quanto a conclusão. Planeje o uso de tokens de acordo. Erros não cobram seu crédito. Recusas também são gratuitas. O modelo recusa apenas conteúdo menor. Conteúdo adulto é permitido. A privacidade é mantida; os prompts não são usados para treinamento.