Documentação da API

URL Base e Autenticação

A URL base para o uncensored llm é https://api.obliteratedmodels.com/v1. Você autentica passando sua chave de API no Authorization Cabeçalho. Cada solicitação deve incluir esta chave para validar seu crédito pré-pago. O sistema rejeita chaves inválidas com um 401 erro. Isso garante que apenas contas autorizadas possam consumir tokens.

Início rápido: Primeira Solicitação

Faça sua primeira solicitação para testar o endpoint. Envie um prompt simples para gerar texto sem filtros de conteúdo. O seguinte comando curl demonstra a estrutura 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 uma resposta JSON contendo o texto gerado. Isso confirma que a API está ativa e seu crédito está ativo.

Integração do SDK Python

Use o SDK oficial do Python do OpenAI para acesso programático. Defina o base_url para o nosso endpoint e forneça sua chave. O ID do modelo é uncensored. Esta abordagem lida com retentativas e análise de JSON automaticamente.

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)

Chamar chat.completions.create() com seu prompt. O objeto de resposta contém o conteúdo gerado diretamente.

Configuração do SDK Node.js

Inicialize o cliente com o mesmo URL base. Passe sua chave de API como token Bearer. O SDK Node replica a estrutura do Python para consistência.

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);

Chame o endpoint de conclusão com os parâmetros desejados. Este método funciona bem para integrações do lado do servidor e aplicativos web.

Respostas em Streaming (SSE)

Ative o streaming definindo stream: true na sua solicitação. A API retorna Server-Sent Events (SSE) token por token. Isso reduz a latência percebida para saídas longas. Os detalhes de uso de tokens aparecem no 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)

Analise o fluxo SSE para exibir o texto em tempo real. Isso é ideal para interfaces de chat e painéis ao vivo.

Limites de Taxa e Restrições

Você está limitado a 300 solicitações por minuto e 8 conexões simultâneas por chave. O tamanho máximo do corpo da solicitação é de 8 MB. Exceder esses limites aciona um 429 erro. O suporte à janela de contexto é de 100.000 tokens no total. Se você ficar sem crédito, receberá um 402 erro. Esses limites garantem uso justo para todos os usuários pré-pagos.