Unrestricted: Inicio rápido: Integra el LLM sin censura

URL base y autenticación

Para empezar a usar el llm sin restricciones, necesitas una clave de API desde tu panel de control. La URL base para todas las peticiones es https://api.unrestricted.cc/v1. Esta URL es compatible con los SDK oficiales de OpenAI y cualquier cliente que admita endpoints compatibles con OpenAI. Simplemente establece la variable base_url en la configuración de tu cliente con este valor y proporciona tu clave en el encabezado Authorization como un token Bearer. La API sirve un único modelo identificado como uncensored, que es un modelo de pesos abiertos ajustado para responder sin las negaciones de contenido estándar para uso adulto lícito.

Primera petición

Una petición básica envía un prompt al endpoint de finalización de chat. El modelo devuelve texto directamente, evitando los filtros de negación comunes en los wrappers para consumidores. Esto lo convierte en un llm de programación sin censura ideal para generar fragmentos de código o explicaciones técnicas sin relleno conversacional innecesario. Envía una petición POST a /v1/chat/completions con tus mensajes de sistema y de usuario. La respuesta contendrá el texto generado en la matriz choices.

Copycurl https://api.unrestricted.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Integración con SDK de Python

Usar el SDK oficial de Python simplifica la integración. Solo necesitas apuntar el cliente a nuestra URL base. Este enfoque funciona tanto para la generación de texto simple como para estructuras de prompt más complejas. El SDK maneja la serialización JSON automáticamente, así que puedes centrarte en la lógica de tu aplicación. Recuerda que el ID del modelo es siempre uncensored para este servicio. Este endpoint llm sin censura online está diseñado para desarrolladores que necesitan acceso programático fiable a salidas de texto sin filtrar.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Integración con SDK de Node.js

Para entornos de JavaScript y TypeScript, el SDK de Node.js de OpenAI funciona con configuración mínima. Inicializa el cliente con tu clave de API y la URL base correcta. Luego puedes llamar al método de chat completations tal como lo harías con otros servicios compatibles con OpenAI. Esta flexibilidad te permite integrar la API en codebases existentes sin reescribir la lógica de tu cliente HTTP. La estructura de respuesta coincide con el formato estándar de OpenAI, asegurando un análisis fácil del contenido generado.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Respuestas en streaming

Puedes habilitar el streaming estableciendo stream: true en tu petición. La API devuelve datos como Eventos Enviados por Servidor (SSE), lo que te permite procesar tokens a medida que se generan. Esto es útil para aplicaciones en tiempo real o cuando deseas mostrar el progreso al usuario. El último fragmento del flujo contiene las estadísticas de uso de tokens. El streaming reduce la latencia percibida entregando contenido de forma incremental en lugar de esperar a que se complete la respuesta completa.

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)

Límites, errores y contexto

La ventana de contexto admite 100.000 tokens en total, con un máximo de 32.000 tokens por petición. Si no especificas max_tokens, el límite predeterminado es de 2.048 tokens. Los límites de peticiones se establecen en 300 peticiones por minuto y 8 peticiones concurrentes por clave. Los errores comunes incluyen 401 para claves no válidas, 402 para crédito insuficiente y 429 para límites de peticiones. Los errores no consumen tu crédito prepago. El cuerpo de la petición está limitado a 8 MB. Estos límites garantizan un rendimiento estable para un uso de API de alto volumen.