Pré-requisitos: Sua Chave de API e URL Base
Você precisa de uma chave de API válida e do URL base correto para começar a usar a API de IA sem censura. Cadastre-se com Google ou e-mail para receber sua chave instantaneamente, sem verificação por telefone. O URL base é HTTPS://api.apikeycodex.com/v1. Este endpoint funciona com os SDKs oficiais da OpenAI. Você precisa apenas de uma chave ativa por conta. Uma nova chave substitui a antiga. Você recebe $0.50 de crédito de teste por 7 dias. Erros são gratuitos. Recusas não consomem tokens. Seus prompts não são usados para treinamento. A privacidade é simples. Você fornece apenas um e-mail. O modelo sem censura lida com conteúdo adulto. Ele recusa apenas conteúdo sexual ilegal ou envolvendo menores. Use este URL base na configuração do seu cliente.
Enviando sua primeira solicitação de conclusão de chat
Faça uma solicitação POST para /v1/chat/completions para obter saída de texto. Envie o id do modelo como "uncensored". Inclua seu prompt de sistema e as mensagens do usuário. O LLM uncensored responde diretamente. Ele não recusa tópicos adultos legais. Defina a chave da API no cabeçalho Authorization. Use autenticação com token bearer. O corpo da solicitação contém mensagens. Cada mensagem tem um role e content. O modelo gera texto. Você recebe a resposta. Verifique o uso de tokens. Ele conta tokens de entrada e saída. A cobrança é transparente. Você paga apenas pelos tokens usados. Erros não custam nada. O modelo uncensored é rápido. Ele se encaixa no seu caso de uso. Experimente uma consulta simples. Veja os resultados. Use curl para testes.
curl https://api.apikeycodex.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Create a REST endpoint for user authentication"}]
}'Usando o SDK Python para integração
Instale o pacote python openai oficial. Defina a URL base para o nosso endpoint. Defina a chave de API no ambiente. Chame o método chat.completions.create. Passe o modelo "uncensored". Forneça suas mensagens. O SDK cuida da solicitação. Você recebe um objeto de resposta. Acesse o conteúdo. Verifique as contagens de tokens. A API de IA uncensored funciona perfeitamente. Suporta chamada de funções. Use ferramentas na solicitação. O modelo segue instruções. Ele gera JSON se solicitado. Defina response_format para json_object. Isso garante JSON válido. O modelo uncensored é confiável. Lida com prompts complexos. Stream ou sync. Escolha seu método. O SDK Python é fácil. Integre rapidamente.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apikeycodex.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)Integração com clientes Node.js
Use o SDK oficial do Node.js. Configure a URL base. Defina a chave de API. Chame o endpoint de completions. Envie o modelo "uncensored". Forneça suas mensagens de entrada. O modelo uncensored responde. Ele suporta streaming. Use o método stream. Itere sobre os chunks. Construa a resposta. A chave de API da API de IA uncensored funciona aqui. Node.js é popular. Esta integração é padrão. Lidere os erros com graça. Verifique o código de status. Tente novamente se necessário. O modelo uncensored é robusto. Ele lida com entradas grandes. A janela de contexto é de 100.000 tokens. Use-o totalmente. O LLM uncensored é rápido. Clientes Node.js funcionam bem. Integre hoje.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apikeycodex.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);Manipulação de respostas em streaming para saída em tempo real
Ative o streaming definindo stream como true. A API retorna fragmentos. Cada fragmento contém texto parcial. Processe os fragmentos conforme chegam. O modelo uncensored transmite com eficiência. Mostre o texto imediatamente. A API uncensored AI suporta SSE. Use o último fragmento para uso de tokens. Conte tokens com precisão. O faturamento é em tempo real. Pague apenas pelo que usar. O modelo uncensored é responsivo. Parece rápido. O streaming reduz a latência percebida. Use-o para interfaces de chat. O LLM uncensored funciona bem. Node.js e Python o suportam. Manipule erros no streaming. Feche o fluxo corretamente. O modelo uncensored é confiável. Transmita agora.
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)Limites, erros e uso de tokens
Você enfrenta limites por chave. 300 requisições por minuto. 8 requisições simultâneas. Corpo de requisição de 8 MB. Erros retornam 401 para chaves inválidas. 402 para sem crédito. 429 para limites de taxa. Corrija erros rapidamente. Verifique seu saldo. Recarregue com cripto. USDT ou USDC. Crédito bônus se aplica. Janela de contexto é de 100.000 tokens. Saída máxima é de 16.000 tokens. Defina max_tokens se necessário. O modelo uncensored respeita os limites. Cobrança é transparente. Erros são gratuitos. Pague conforme o uso. Sem assinatura. Crédito nunca expira. A API de IA uncensored é simples. Use com confiança. Monitore o uso. Mantenha-se dentro dos limites. O LLM uncensored é poderoso. Limites são razoáveis. Gerencie sua chave. Substitua se necessário. Uma chave por conta. Regras simples. Limites claros. Sem surpresas.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apikeycodex.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)