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URL base y autenticación

Nuestra API es totalmente compatible con los SDKs de OpenAI. Solo necesitas actualizar base_url y proporcionar tu clave en el encabezado Authorization. Regístrate con Google o email para obtener tu clave al instante. No se requiere número de teléfono ni tarjeta de crédito para empezar. Usa el ID de modelo uncensored para todas las peticiones.

La autenticación se maneja mediante tokens Bearer. Asegúrate de enviar tu clave en cada encabezado de petición. Si recibes un error 401, tu clave es inválida o ha expirado. Nuestro servicio es independiente y no revende modelos de otros proveedores.

Completado de chat básico

Envía una petición POST estándar a /v1/chat/completions. La API acepta entrada de texto y devuelve salida de texto. Puedes definir prompts del sistema para guiar el comportamiento del modelo. El modelo responde sin rechazos para contenido adulto lícito, ficción o temas controvertidos.

Especifica el modelo como uncensored en tu payload. La ventana de contexto soporta hasta 100.000 tokens en total. La salida máxima es de 32.000 tokens por petición. Los errores y rechazos no consumen crédito.

Respuestas en streaming

Habilita el streaming estableciendo stream: true. La API devuelve Server-Sent Events (SSE). Cada fragmento contiene actualizaciones de texto incrementales. El último fragmento incluye estadísticas de uso de tokens para transparencia en la facturación.

El streaming es ideal para actualizaciones de UI en tiempo real. Analiza el flujo SSE para mostrar el texto a medida que se genera. Esto reduce la latencia percibida para los usuarios. La API maneja el protocolo de streaming automáticamente.

Llamadas a funciones

Define herramientas en el parámetro tools. El modelo puede devolver llamadas a herramientas estructuradas. Usa tool_choice para forzar comportamientos específicos. Esto permite la integración con sistemas y flujos de trabajo externos.

Las llamadas a funciones funcionan con el formato estándar de OpenAI. Analiza la respuesta para ejecutar las herramientas solicitadas. El modelo mantiene el contexto entre llamadas a funciones. Esto es útil para agentes automatizados y tareas de extracción de datos.

Modo JSON

Establece response_format a {"type": "json_object"} para una salida JSON estricta. El modelo formateará su respuesta como JSON válido. Esto es útil para analizar datos estructurados en aplicaciones.

El modo JSON garantiza un formato consistente. Úsalo cuando tu código posterior espere estructuras de esquema específicas. El modelo se adhiere al formato solicitado. Esto reduce la necesidad de lógica de análisis adicional.

Parámetros, límites y errores

Controla la generación con temperature, top_p y secuencias stop. El límite de peticiones es de 300 peticiones por minuto por clave. Puedes tener hasta 8 peticiones simultáneas. Los cuerpos de las peticiones no deben superar los 8 MB. Un error 402 indica crédito insuficiente. Un error 429 significa que has alcanzado el límite de peticiones. El crédito es prepago y no caduca. Los errores son gratuitos.

cURL

Copycurl https://api.grokuncensored.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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