Início rápido: integre a API de LLM sem censura

Instale o SDK oficial da OpenAI

Use a biblioteca padrão para lidar com autenticação e formatação. Essa abordagem garante compatibilidade com sua base de código existente sem a necessidade de aprender uma nova interface de cliente.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

O SDK gerencia as tentativas de reconexão e a serialização JSON automaticamente. Você não precisa escrever manipuladores HTTP personalizados para tarefas básicas de geração de texto.

Configure sua URL base e chave de API

Aponte seu cliente para nosso endpoint específico para acessar o modelo sem filtro. As URLs padrão da OpenAI não alcançarão nosso mecanismo de inferência dedicado sem censura.

Defina o base_url para https://api.aillmwithoutrestrictions.com/v1 e insira sua chave no painel. O identificador do modelo é sempre uncensored.

Envie sua primeira solicitação de conclusão de chat

Faça uma solicitação POST direta para gerar texto sem filtros de conteúdo. Este exemplo usa cURL para demonstrar a interação HTTP bruta.

Copycurl https://api.aillmwithoutrestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list 5 linux commands for disk usage"}]
  }'

Envie um prompt e receba uma resposta completa em uma única chamada. O modelo retorna texto que contorna as barreiras corporativas padrão.

Ative o streaming para saída de tokens em tempo real

Reduza a latência percebida consumindo tokens conforme são gerados. O streaming fornece feedback imediato para roleplay de longo formato ou escrita criativa.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Itere sobre o stream para exibir tokens em tempo real. O último chunk contém o uso total de tokens para faturamento.

Use chamadas de função e modo JSON

Estruture sua saída para uso programático ou execute ferramentas dinamicamente. Ambos os modos são suportados no ambiente sem censura.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Defina ferramentas ou force respostas JSON usando response_format. O modelo adere ao seu esquema enquanto mantém sua natureza sem restrições.

Lide com erros e verifique o uso

Monitore os códigos de resposta para gerenciar seu crédito pré-pago e limites de taxa. Erros como 401 indicam uma chave inválida, enquanto 402 sinaliza crédito vazio.

O limite de taxa é de 300 solicitações por minuto. Exceder isso aciona um erro 429. Sua janela de contexto abrange 100.000 tokens no total, com uma saída máxima de 16.000 tokens por solicitação.

Streaming

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)