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URL Base e Autenticação

Nossa API é totalmente compatível com os SDKs OpenAI. Você só precisa atualizar o base_url e fornecer sua chave no cabeçalho Authorization. Entre via Google ou e-mail para receber sua chave instantaneamente. Não é necessário número de telefone ou cartão de crédito para começar. Use o ID do modelo uncensored para todas as requisições.

A autenticação é feita via tokens Bearer. Certifique-se de enviar sua chave em cada cabeçalho de requisição. Se receber um erro 401, sua chave é inválida ou expirada. Nosso serviço é independente e não revende modelos de outros fornecedores.

Chat Básico

Envie uma requisição POST padrão para /v1/chat/completions. A API aceita entrada de texto e retorna saída de texto. Você pode definir prompts de sistema para orientar o comportamento do modelo. O modelo responde sem recusas para conteúdo adulto lícito, ficção ou tópicos controversos.

Especifique o modelo como uncensored no seu payload. A janela de contexto suporta até 100.000 tokens no total. A saída máxima é de 32.000 tokens por requisição. Erros e recusas não consomem crédito.

Respostas em Streaming

Ative o streaming definindo stream: true. A API retorna Server-Sent Events (SSE). Cada chunk contém atualizações de texto incrementais. O último chunk inclui estatísticas de uso de tokens para transparência na cobrança.

O streaming é ideal para atualizações de UI em tempo real. Analise o stream SSE para exibir o texto conforme é gerado. Isso reduz a latência percebida para os usuários. A API lida com o protocolo de streaming automaticamente.

Chamada de Funções

Defina ferramentas no parâmetro tools. O modelo pode retornar chamadas de ferramentas estruturadas. Use tool_choice para forçar comportamentos específicos. Isso permite integração com sistemas e fluxos de trabalho externos.

A chamada de funções funciona com o formato padrão da OpenAI. Analise a resposta para executar as ferramentas solicitadas. O modelo mantém o contexto entre chamadas de funções. Isso é útil para agentes automatizados e tarefas de extração de dados.

Modo JSON

Defina response_format como {"type": "json_object"} para saída JSON estrita. O modelo formatará sua resposta como JSON válido. Isso é útil para analisar dados estruturados em aplicativos.

O modo JSON garante formatação consistente. Use-o quando seu código de processamento posterior esperar estruturas de esquema específicas. O modelo adere ao formato solicitado. Isso reduz a necessidade de lógica de análise adicional.

Parâmetros, Limites e Erros

Controle a geração com temperature, top_p e sequências stop. O limite de requisições é de 300 requisições por minuto por chave. Você pode ter até 8 requisições simultâneas. Os corpos das requisições não devem exceder 8 MB. Um erro 402 indica crédito insuficiente. Um erro 429 significa que você atingiu o limite de requisições. O crédito é pré-pago e nunca expira. Erros são 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)