Documentación de la API: Modelo uncensored

URL Base y Autenticación

Utiliza la URL base dedicada para todas las solicitudes. Este endpoint maneja tanto la generación de texto como la recuperación de metadatos. Tu clave API autentica cada llamada.

Incluye la clave en el Authorization header. El formato requiere el Bearer prefijo. Las claves inválidas devuelven un código de estado 401 inmediatamente. No adivines el formato del token. Usa la clave mostrada después del registro.

Endpoint Chat Completions

Envía mensajes para generar respuestas de texto. El endpoint acepta cargas útiles JSON estándar. Define claramente tus roles de system y user.

Estructura tu solicitud con el model field set to uncensored. La API procesa la entrada y devuelve texto generado. Los errores devuelven un estado 402 si el crédito es insuficiente. Los límites de velocidad activan una respuesta 429.

Parámetros compatibles

Controla el comportamiento de generación con parámetros estándar. Ajusta temperature para la creatividad o el determinismo. Usa top_p para filtrar tokens de baja probabilidad. Establece max_tokens para limitar la longitud de la salida. El máximo predeterminado es de 2,048 tokens a menos que se especifique lo contrario.

También puedes establecer seed para resultados reproducibles. Usa stop secuencias para detener la generación temprano. La API admite presence_penalty y frequency_penalty para el control del estilo.

Streaming y SSE

Habilitar salida en tiempo real estableciendo stream para true. El servidor envía Server-Sent Events (SSE) a medida que se generan los tokens. Esto reduce la latencia percibida para respuestas largas.

Analiza cada fragmento para actualizar tu interfaz de usuario de forma incremental. El fragmento final contiene las estadísticas de uso total de tokens. Este método funciona de forma fiable con clientes HTTP estándar que soportan SSE.

Llamada de Función y Modo JSON

Define las herramientas en tu solicitud para habilitar la invocación de funciones. El modelo decide cuándo invocar una herramienta basándose en el contexto. Pasa las definiciones de las herramientas con name, description, y parameters.

Para salida JSON estricta, establece response_format para {"type": "json_object"}. Esto garantiza que la respuesta sea JSON válido. Úsalo para analizar datos estructurados de forma fiable. Las llamadas de herramientas devuelven contenido con IDs de herramienta para su ejecución.

Límites, Errores y Contexto

La ventana de contexto admite 100.000 tokens en total. Esto incluye tokens de prompt y completion. Las solicitudes que superen este límite fallan. El tamaño máximo del cuerpo de la solicitud es de 8 MB.

Los límites de velocidad permiten 300 solicitudes por minuto por clave. Las solicitudes concurrentes se limitan a 8 por clave. Un error 401 significa que tu clave es inválida. Un error 402 indica saldo prepagado insuficiente. Un error 429 indica que has alcanzado el límite de velocidad. Espera antes de reintentar.

cURL

Copycurl https://api.toolcallingllms.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate 200 tokens of safe text"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.toolcallingllms.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

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)