Documentación de la API

URL Base y Autenticación

La URL base del uncensored llm es https://api.obliteratedmodels.com/v1. Autentícate pasando tu clave API en el Authorization header. Cada solicitud debe incluir esta clave para validar tu crédito prepagado. El sistema rechaza las claves inválidas con un 401 error. Esto asegura que solo las cuentas autorizadas puedan consumir tokens.

Inicio rápido: Primera solicitud

Realiza tu primera solicitud para probar el endpoint. Envía un prompt simple para generar texto sin filtros de contenido. El siguiente comando curl demuestra la estructura básica.

Copycurl https://api.obliteratedmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List all active ports on the server"}]
  }'

Esperar una respuesta JSON que contenga el texto generado. Esto confirma que la API está activa y tu crédito está activo.

Integración del SDK de Python

Usa el SDK oficial de Python de OpenAI para acceso programático. Establece el base_url a nuestro endpoint y proporciona tu clave. El ID del modelo es uncensored. Este enfoque maneja los reintentos y el análisis de JSON automáticamente.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Llamar chat.completions.create() con tu prompt. El objeto de respuesta contiene el contenido generado directamente.

Configuración del SDK de Node.js

Inicializa el cliente con la misma URL base. Pasa tu clave de API como token portador. El SDK de Node replica la estructura de Python para mantener la coherencia.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Invoca el endpoint de completion con los parámetros deseados. Este método funciona bien para integraciones del lado del servidor y aplicaciones web.

Respuestas en streaming (SSE)

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tu solicitud. La API devuelve Eventos Enviados por el Servidor (SSE) token por token. Esto reduce la latencia percibida para las salidas largas. Los detalles de uso de tokens aparecen en el último fragmento.

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)

Analiza el flujo SSE para mostrar el texto en tiempo real. Esto es ideal para interfaces de chat y paneles en vivo.

Límites de velocidad y restricciones

Estás limitado a 300 solicitudes por minuto y 8 conexiones concurrentes por clave. El tamaño máximo del cuerpo de la solicitud es de 8 MB. Exceder estos límites activa un 429 error. El soporte de ventana de contexto es de 100.000 tokens en total. Si se te agota el crédito, recibes un 402 error. Estos límites aseguran un uso justo para todos los usuarios prepagados.