Modelo de IA sin censura para código: Documentación de API

URL base y autenticación

Nuestra API sigue la estructura de chat-completions de OpenAI, lo que te permite usar SDKs existentes con configuración mínima. La base URL es https://api.uncensoredcodingai.com/v1. La autenticación se maneja mediante un token Bearer en el encabezado Authorization. Debes incluir tu clave de API exactamente como se proporcionó durante el registro; no hay suscripciones ni tarifas mensuales, solo crédito prepago de pago por uso.

Importante: Aunque el modelo es altamente permisivo, no elimina todos los filtros. Se aplica siempre un límite de contenido estricto: las peticiones que contengan contenido sexual que involucre a menores serán bloqueadas. Todos los demás temas adultos, controversiales o técnicos legales se procesan sin rechazos.

Primera petición

Envía una petición estándar de chat completion para generar texto. El ID del modelo es uncensored. Este es un LLM de código sin censura optimizado para la generación de código y tareas técnicas, no un clon de GPT o Claude. El modelo se ejecuta en nuestros propios servidores GPU y es un modelo de pesos abiertos ajustado para respuestas directas.

Copycurl https://api.uncensoredcodingai.com/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."}]
  }'

Reemplaza YOUR_API_KEY con tu clave real. La respuesta contendrá el texto generado en el campo choices[0].message.content. Asegúrate de que tu entrada se ajuste a la ventana de contexto de 100.000 tokens.

Integración con SDK de Python

Usa el paquete oficial de Python openai para interactuar con la API. Inicializa el cliente con la URL base personalizada y tu clave de API. Este enfoque te permite aprovechar las bases de código existentes que ya admiten endpoints compatibles con OpenAI.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Este script envía un prompt al modelo de IA sin censura e imprime la respuesta. El ID del modelo se establece en uncensored. Puedes ajustar los parámetros temperature y max_tokens para controlar la creatividad y la longitud de la salida. Recuerda que el LLM sin censura no tiene memoria de conversaciones anteriores a menos que pases el historial completo en el array de messages.

Integración con SDK de Node

Para proyectos de JavaScript y TypeScript, usa el paquete Node openai. Configura el cliente con las variables de entorno o valores directos de baseUrl y apiKey.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Este ejemplo crea una petición de completación de chat utilizando el modelo uncensored. El objeto de respuesta contiene el texto generado. Puedes manejar errores y códigos de estado directamente dentro de la lógica de tu aplicación Node.js. Este método es ideal para servicios backend o funciones serverless que necesiten generar código o texto bajo demanda.

Respuestas en streaming

Habilita el streaming estableciendo stream: true en tu petición. La API devuelve un flujo de Server-Sent Events (SSE), lo que te permite mostrar la salida a medida que se genera. Esto es útil para bloques de código grandes o explicaciones extensas.

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)

Procesa los fragmentos del flujo a medida que llegan. Cada fragmento contiene texto parcial que puedes agregar a tu interfaz de usuario o registrar. El streaming reduce la latencia percibida para el usuario, ya que ve el progreso inmediatamente. El tiempo total de respuesta aún depende de la velocidad de inferencia del modelo y de la longitud de la salida.

Límites, errores y contexto

Tu clave de API está limitada a 300 peticiones por minuto. Si excedes este límite, recibirás un error 429 Demasiadas solicitudes. El tamaño del cuerpo de la petición está limitado a 8 MB. Los errores de autenticación devuelven un estado 401 si la clave no es válida. Los errores de facturación devuelven un estado 402 si tu crédito prepago se agota; recarga desde $10 para restaurar el servicio.

El modelo admite una ventana de contexto de 100k tokens (prompt + completación). Asegúrate de que tus entradas se ajusten a este límite. Si necesitas más contexto, es posible que debas gestionar la truncación en la lógica de tu aplicación. El modelo de IA sin censura para código está diseñado para la fiabilidad, así que monitorea tu uso para evitar interrupciones.