Guia de início rápido da API sem censura

URL Base e Autenticação

O endpoint da API está localizado em https://api.gptnofilter.com/v1. Atualize a URL base do seu cliente para este endereço. A autenticação usa uma chave de API padrão passada no Authorization cabeçalho como um token Bearer. Você recebe uma chave por conta, que substitui qualquer chave anterior imediatamente após a geração.

Primeira solicitação

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions. O ID do modelo é uncensored. Esse endpoint aceita entrada de texto e retorna saída de texto. Ele não suporta geração de imagens, áudio ou vídeo.

Copycurl https://api.gptnofilter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What are the API limits for this model"}]
  }'

O corpo da solicitação deve incluir o ID do modelo e o conteúdo da sua mensagem. O sistema processa o prompt e retorna um token de conclusão.

Integração do SDK Python

Use o SDK oficial do Python do OpenAI. Aponte-o para nossa URL base e forneça sua chave de API. O código permanece idêntico ao uso padrão do OpenAI, exceto pelo endpoint.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Esta configuração permite usar métodos familiares como client.chat.completions.create. A estrutura da resposta corresponde ao formato padrão do OpenAI.

Integração do SDK Node

Instale o pacote OpenAI para Node.js. Configure o apiKey e baseURL propriedades. Isso garante compatibilidade com scripts existentes.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Chame o endpoint de conclusões com o uncensored model. O SDK cuida da serialização e da injeção de cabeçalhos automaticamente.

Streaming e Modo JSON

Ative o streaming definindo stream para true. Você recebe blocos de Server-Sent Events (SSE). O último bloco contém o uso total de tokens. Você também pode forçar a saída JSON usando response_format: {type: "json_object"}. Isso é útil para geração de dados estruturados.

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)

As chamadas de função são suportadas via tools parâmetro. O modelo segue as definições de ferramentas especificadas durante a execução.

Limites de Taxa e Janela de Contexto

Você tem permissão para 300 requisições por minuto por chave. A concorrência é limitada a 8 requisições simultâneas. O corpo da requisição não deve exceder 8 MB. A janela de contexto é de 100.000 tokens no total. Isso inclui tanto o prompt quanto a conclusão. A saída máxima é de 16.000 tokens por requisição. Se você não definir max_tokens, o limite padrão é 2.048 tokens. Erros e recusas não consomem crédito. Um erro 401 significa que sua chave é inválida. Um erro 402 indica crédito insuficiente. Um erro 429 sinaliza que você atingiu o limite de taxa.