Documentación de la API

Autenticación y URL base

Empieza por generar tu clave a través del panel de control. Usa https://api.abliteratedaimodel.com/v1 como tu URL base. Pasa la clave en el Authorization header. No hay suscripciones ni tarifas mensuales. Tu crédito prepagado cubre el uso hasta que se agote.

Primera solicitud

Envía una finalización de texto simple para verificar la conectividad. El modelo uncensored responde al instante a indicaciones estándar. Reemplaza YOUR_API_KEY con tus credenciales generadas. La respuesta incluye el texto generado y el uso de tokens.

Copycurl https://api.abliteratedaimodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a hello world function in python"}]
  }'

Integración del SDK de Python

Utiliza la biblioteca oficial de Python de OpenAI para una integración sencilla. Establece la URL base en nuestro punto de conexión. Inicializa el cliente con tu clave API. Envía mensajes y recibe salida de texto sin procesar. Este enfoque funciona para la mayoría de las aplicaciones de LLM estándar.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configuración del SDK de Node.js

Importa el paquete OpenAI en tu proyecto Node.js. Configura la clave API y la URL base. Realiza una solicitud de completado de chat con tu prompt deseado. Maneja los datos de respuesta de forma asíncrona. Este método se adapta perfectamente a entornos de JavaScript del lado del servidor.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Respuestas en streaming

Activa la transmisión para menor latencia con salidas largas. Establece stream para true en tu solicitud. Recibe fragmentos a medida que se generan. Procesa cada fragmento para actualizar tu interfaz de usuario en tiempo real. Esto reduce significativamente los tiempos de espera percibidos.

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)

Límites y errores

Las ventanas de contexto soportan 100,000 tokens en total. La salida máxima por solicitud es de 16,000 tokens. Los límites de tasa permiten 300 solicitudes por minuto. Maneja errores como 401 para claves inválidas o 402 por crédito insuficiente. Planifica el uso de tokens cuidadosamente para evitar interrupciones durante tareas de alto volumen.