Instala el SDK estándar de OpenAI
Empieza instalando el SDK oficial para tu lenguaje preferido. Esta biblioteca gestiona la autenticación y el formato de las solicitudes automáticamente. Funciona con nuestra API de LLM sin censura sin modificaciones.
- Python:
pip install openai - Node.js:
npm install openai
La versión del SDK debe ser lo suficientemente reciente para admitir el base_url parámetro. Esto garantiza la compatibilidad con nuestra estructura de API compatible con OpenAI.
Configura tu URL base y clave de API
Configura el cliente para que apunte a nuestros servidores. Usa la URL base https://api.unrestrictedaibot.com/v1 y tu clave API única. Esta configuración te permite usar el mismo código que ya tienes para otros servicios.
La autenticación se pasa a través del Authorization header. El SDK maneja esta inyección de encabezado automáticamente cuando proporcionas la clave.
curl https://api.unrestrictedaibot.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Find all null values in this JSON response"}]
}'Envía tu primera finalización de chat
Hacer una solicitud a /v1/chat/completions con el ID del modelo uncensored. Envía un mensaje de usuario y recibe una respuesta de texto. Este modelo no rechaza temas adultos legales ni contenido controvertido.
Establece el max_tokens parámetro para controlar la longitud de la salida. El valor predeterminado es de 2.048 tokens si omites este campo. Nuestra ventana de contexto admite hasta 100.000 tokens en total.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.unrestrictedaibot.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)Habilita respuestas con streaming
Utiliza Eventos Enviados por Servidor (SSE) para la entrega de tokens en tiempo real. Configura stream=true en tu solicitud. El SDK genera tokens a medida que se generan. Esto reduce la latencia percibida para respuestas largas.
Maneja los fragmentos del flujo en tu código. El último fragmento contiene el uso total de tokens. Esto es útil para la transparencia de facturación y el monitoreo del consumo.
stream = 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)Usa el modo JSON y la llamada de funciones
Solicita salida estructurada estableciendo response_format para {"type": "json_object"}. El modelo devuelve JSON válido que puedes analizar directamente. Esto es ideal para construir agentes o pipelines de datos.
Define las herramientas en tu solicitud para la invocación de funciones. El modelo puede invocar funciones basándose en el prompt del usuario. Utiliza tool_choice para controlar cuándo se llaman a las funciones. Esto añade potencia a tus aplicaciones sin infraestructura adicional.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestrictedaibot.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);Verifica el uso y los límites de tokens.
Monitorea tu uso a través de los encabezados de respuesta de la API o del último fragmento de streaming. Se te cobra por token utilizado. Los errores y las denegaciones son gratuitos. Este modelo de precios transparente se aplica a todas las solicitudes.
Respeta los límites de velocidad: 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. Si excedes estos límites, recibirás un error 429. Planifica tu concurrencia en consecuencia.
