Modelo de IA Sem Censura para Codificação: Documentação da API

URL Base e Autenticação

Nossa API segue a estrutura de chat-completions da OpenAI, permitindo que você use SDKs existentes com configuração mínima. A URL base é https://api.uncensoredcodingai.com/v1. A autenticação é feita por meio de um token Bearer no cabeçalho Authorization. Você deve incluir sua chave de API exatamente como fornecida durante o cadastro; não há assinaturas nem mensalidades, apenas pagamento por uso com crédito pré-pago.

Importante: Embora o modelo seja altamente permissivo, ele não remove todos os filtros. Um limite de conteúdo rígido sempre se aplica: requisições contendo conteúdo sexual envolvendo menores serão bloqueadas. Todos os outros tópicos adultos, controversos ou técnicos lícitos são processados sem recusa.

Primeira Requisição

Envie uma requisição padrão de chat completion para gerar texto. O ID do modelo é uncensored. Este é um LLM de código sem censura otimizado para geração de código e tarefas técnicas, não um clone do GPT ou Claude. O modelo é executado em nossos próprios servidores de GPU e é um modelo de pesos abertos ajustado para respostas diretas.

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."}]
  }'

Substitua YOUR_API_KEY pela sua chave real. A resposta conterá o texto gerado no campo choices[0].message.content. Certifique-se de que sua entrada caiba na janela de contexto de 100.000 tokens.

Integração com SDK Python

Use o pacote Python oficial openai para interagir com a API. Inicialize o cliente com a URL base personalizada e sua chave de API. Esta abordagem permite que você aproveite bases de código existentes que já suportam endpoints compatíveis com 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 envia um prompt para o modelo de IA sem censura e imprime a resposta. O ID do modelo é definido como uncensored. Você pode ajustar os parâmetros temperature e max_tokens para controlar a criatividade e o comprimento da saída. Lembre-se de que o LLM sem censura não tem memória de conversas anteriores, a menos que você passe o histórico completo no array de mensagens.

Integração com SDK Node

Para projetos JavaScript e TypeScript, use o pacote Node openai. Configure o cliente com as variáveis de ambiente ou valores diretos de baseUrl e 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 exemplo cria uma requisição de conclusão de chat usando o modelo uncensored. O objeto de resposta contém o texto gerado. Você pode tratar erros e códigos de status diretamente na lógica da sua aplicação Node.js. Este método é ideal para serviços backend ou funções serverless que precisam gerar código ou texto sob demanda.

Respostas em Streaming

Ative o streaming definindo stream: true em sua requisição. A API retorna um stream de Server-Sent Events (SSE), permitindo que você exiba a saída conforme é gerada. Isso é útil para blocos de código grandes ou explicações longas.

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)

Processe os chunks do stream conforme chegam. Cada chunk contém texto parcial que você pode anexar à sua interface ou registrar. O streaming reduz a latência percebida pelo usuário, pois ele vê o progresso imediatamente. O tempo total de resposta ainda depende da velocidade de inferência do modelo e do comprimento da saída.

Limites, Erros e Contexto

Sua chave de API está limitada a 300 requisições por minuto. Se você exceder isso, receberá o erro 429 Too Many Requests. O tamanho do corpo da requisição é limitado a 8 MB. Erros de autenticação retornam status 401 se a chave for inválida. Erros de cobrança retornam status 402 se seu crédito pré-pago estiver esgotado; recarregue a partir de $10 para restaurar o serviço.

O modelo suporta uma janela de contexto de 100k (prompt + conclusão). Certifique-se de que suas entradas se encaixem neste limite. Se você precisar de mais contexto, talvez precise gerenciar o truncamento na lógica do seu aplicativo. O modelo de IA sem censura para código é projetado para confiabilidade, então monitore seu uso para evitar interrupções.