Documentación de la API

Autenticación

Envía tu clave API en el Authorization header. No hay flujos complejos de OAuth ni bloqueos de suscripción. Obtienes una clave inmediatamente después de registrarte con Google o un correo electrónico. Los errores 401 indican una clave inválida o ausente, mientras que 402 significa que tu crédito prepagado se ha agotado.

Endpoint Chat Completions

Envía solicitudes a POST /v1/chat/completions. Este es el endpoint estándar para la generación de texto. Utiliza el ID del modelo uncensored acceder a nuestro modelo de peso abierto específico. Responde sin rechazos de contenido para uso adulto lícito, aunque aún bloquea contenido sexual que involucre menores. Así es como envías una solicitud básica:

Copycurl https://api.ollamauncensoredmodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run the python script and show output"}]
  }'

SDK de Python

Usa el oficial openai Biblioteca de Python. Apúntala a nuestra URL base y proporciona tu clave. Esto te permite mantener tu lógica existente intacta mientras cambias a nuestro backend sin censura. No necesitas instalar controladores adicionales ni gestionar la memoria de la GPU local.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.ollamauncensoredmodel.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

Inicializa el cliente con la URL base correcta. Esto funciona con cualquier SDK compatible con OpenAI. El ID del modelo permanece uncensored. Puedes transmitir respuestas o procesarlas de forma sincrónica. Este enfoque elimina la necesidad de enrutamiento proxy o configuraciones locales complejas.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Transmisión y Uso de Tokens

Habilita la transmisión estableciendo stream: true. El servidor envía Server-Sent Events (SSE). Los detalles de uso de tokens aparecen en el último fragmento del flujo. Esto te permite rastrear los costos en tiempo real. También puedes usar temperature, top_p, y stop parámetros para controlar la salida.

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 & Ventana de Contexto

La ventana de contexto admite un total de 100.000 tokens. Puedes generar hasta 16.000 tokens por solicitud, o 2.048 si max_tokens no está establecido. Los límites de tasa son de 300 solicitudes por minuto por clave. Un error 429 significa que has alcanzado este límite. Mantén las solicitudes por debajo de 8 MB y limita las conexiones concurrentes a 8 por clave.