Inicio rápido: integración de modelo de IA sin filtrar

Prerrequisitos: instalación del SDK y configuración del entorno

El modelo de IA sin filtros funciona con SDKs estándar de OpenAI. Necesitas una clave API del panel de control y la URL base HTTPS://api.unfilteredaimodel.com/v1. Instala la biblioteca para tu lenguaje preferido para manejar los encabezados de autenticación automáticamente.

Establece la variable de entorno o pasa la clave directamente en la inicialización de tu cliente. El model id es "uncensored". No se requiere otra configuración para la generación básica de texto.

• Instala el paquete mediante npm, pip o tu administrador de paquetes.
• Asegúrate de tener una clave API válida del panel de control.
• Verifica que la URL base coincida con el punto de conexión proporcionado.

Inicializa el cliente con la URL base y la clave

Configura el cliente para que apunte a nuestra URL base y use tu clave de API para la autenticación. Esto asegura que todas las solicitudes se enruten correctamente al modelo uncensored.

• Establece la URL base en HTTPS://api.unfilteredaimodel.com/v1
• Pasa tu clave de API en el encabezado de autorización
• Especifica el id del modelo como "uncensored"

Esta configuración funciona con cualquier cliente compatible con OpenAI. Puedes usar los SDK oficiales o cualquier biblioteca que admita el formato de API de OpenAI.

Copycurl https://api.unfilteredaimodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Enviar tu primera solicitud de completado de chat

Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions con tu array de mensajes. El modelo responderá con texto generado sin rechazos de contenido para uso adulto lícito.

• Utiliza el parámetro messages para definir la conversación
• Especifica el modelo como "uncensored"
• Establece la temperatura y otros parámetros según sea necesario

La respuesta contendrá el texto generado en el array de choices. Puedes extraer el contenido y usarlo en tu aplicación.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Gestión de respuestas en streaming y uso de tokens

Habilita el streaming estableciendo stream=true en tu solicitud. La API devuelve fragmentos de texto a medida que se generan. El uso de tokens se informa en el último fragmento.

• Establece stream=true en el cuerpo de la solicitud
• Procesa cada fragmento a medida que llega
• Comprueba el último chunk para el uso de tokens

Esto es útil para aplicaciones en tiempo real donde deseas mostrar el texto a medida que se genera. La respuesta en streaming incluye recuentos de tokens para transparencia en la facturación.

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)

Configurando temperature, top_p y modo JSON

Personaliza el comportamiento del modelo utilizando parámetros como temperature, top_p y response_format. Estos ajustes controlan la creatividad, la aleatoriedad y el formato de salida.

• Ajustar la temperatura para la creatividad (0.0 a 1.0)
• Establece top_p para el muestreo de núcleo
• Usa response_format=json_object para salida estructurada

El modelo admite function calling y uso de herramientas. Puedes definir herramientas y permitir que el modelo decida cuándo llamarlas. Esto habilita flujos de trabajo complejos e integraciones.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Gestión de errores y límites de velocidad (300 RPM)

La API limita a 300 solicitudes por minuto por clave. Si superas este límite, recibirás un error 429. Otros errores comunes incluyen 401 para claves inválidas y 402 para crédito insuficiente.

• Monitora la tasa de tus solicitudes para evitar errores 429
• Maneja errores 401 verificando tu clave API
• Gestiona los errores 402 recargando tu crédito

La ventana de contexto es de 100.000 tokens combinados para entrada y salida. La salida máxima es de 16.000 tokens por solicitud. Los errores y las denegaciones no consumen crédito.