Referência da API Abliterating

URL Base e Autenticação

Inicie cada solicitação apontando seu cliente para https://api.abliterating.cc/v1. Passe sua chave API única no Authorization cabeçalho como um token Bearer. Esta configuração funciona com qualquer SDK oficial da OpenAI ou cliente HTTP compatível. Você recebe esta chave imediatamente após o cadastro via Google ou e-mail no painel. Mantenha-a segura, pois ela concede acesso total aos seus créditos pré-pagos. Erros e recusas não consomem seu saldo, então você pode testar livremente. Nosso sistema cuida do roteamento para nosso modelo sem censura nos bastidores.

Primeira solicitação

Envie uma solicitação POST padrão de conclusão de chat para testar a conectividade. Seu prompt entra no modelo e você recebe uma resposta de texto direta. O sistema remove as recusas típicas para conteúdo adulto legal. Você controla o comprimento da saída com o max_tokens parâmetro. O id do modelo é simplesmente uncensored. Esta interface simples permite integração rápida em seus projetos existentes. Verifique o corpo da resposta para o texto gerado e o uso de tokens.

Integração do SDK Python

Use a biblioteca oficial da OpenAI para Python para conectar facilmente. Defina a URL base e a chave da API antes de inicializar o cliente. Essa abordagem aproveita o código existente que você já possa ter. A biblioteca cuida automaticamente da serialização JSON e das requisições HTTP. Você pode transmitir respostas ou buscar conclusões completas. Esse método é ideal para serviços backend ou scripts de processamento de dados. Configure suas variáveis de ambiente para uma implantação limpa. O SDK abstrai a complexidade das chamadas HTTP brutas.

Configuração do SDK Node

Integre usando o SDK JavaScript para aplicativos web. Inicialize o cliente com sua URL base e chave. Esta configuração suporta tanto CommonJS quanto módulos ES. Você pode enviar prompts e receber JSON estruturado ou texto simples. O SDK gerencia retentativas e tratamento de erros de forma eficiente. Isso é perfeito para interfaces de chat em tempo real ou funções serverless. Importe o pacote e configure o ambiente. A sintaxe espelha a biblioteca Python para consistência entre as pilhas.

Respostas em Streaming

Ative o streaming definindo stream: true na sua solicitação. Você recebe um fluxo de Eventos Enviados pelo Servidor (SSE) de tokens. Isso permite que você exiba o texto conforme ele é gerado. O último fragmento contém as estatísticas completas de uso de tokens. O streaming reduz a latência percebida para seus usuários finais. Funciona perfeitamente com os SDKs compatíveis com OpenAI. Você pode interromper o fluxo antecipadamente se o usuário alterar a entrada. Este recurso é crucial para experiências semelhantes a chat.

Limites, Erros e Contexto

Sua janela de contexto abrange 100.000 tokens para entrada e saída combinadas. Você pode enviar até 16.000 tokens em uma única resposta. Limites de taxa permitem 300 solicitações por minuto por chave. Um erro 401 significa que sua chave de API é inválida. Um erro 402 indica que seu crédito pré-pago está esgotado. Um erro 429 sinaliza que você atingiu o limite de taxa. Erros não cobram seus créditos. Os corpos de solicitação devem permanecer abaixo de 8 MB. Gerencie suas chaves com cuidado, pois substituir uma invalida a anterior.

cURL

Copycurl https://api.abliterating.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list three benefits of the abliterating feature"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.abliterating.cc/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.abliterating.cc/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);

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)