Documentação da API LLM Menos Censurado

Início rápido: Conecte seu SDK

Comece a enviar solicitações imediatamente atualizando sua URL base e chave de API. Nossa API aceita clientes padrão compatíveis com OpenAI, então você só precisa alterar a configuração do endpoint. Use o ID do modelo "uncensored" para todas as solicitações para acessar o modelo sem censura. A URL base é HTTPS://api.leastcensoredllm.com/v1. Você recebe uma chave instantaneamente após se cadastrar com Google ou e-mail. Não é necessário número de telefone para o cadastro.

Copycurl https://api.leastcensoredllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate the system config file for the new server setup"}]
  }'

Endpoints e parâmetros suportados

Oferecemos dois endpoints: POST /v1/chat/completions e GET /v1/models. Não há endpoints de embeddings, imagem ou áudio. Você pode usar parâmetros padrão como temperatura, top_p e sequências de parada. A API suporta chamada de função e modo JSON para saídas estruturadas. Use o endpoint GET para verificar os modelos disponíveis. Nossa chave de API autentica todas as solicitações.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming e uso de tokens

Ative o streaming definindo stream como true na sua solicitação. Você recebe fragmentos de Eventos Enviados pelo Servidor (SSE) conforme o modelo gera texto. Os detalhes de uso de tokens aparecem no último fragmento do fluxo. Isso permite que você rastreie os custos em tempo real. O streaming funciona com todos os parâmetros padrão. A API retorna conteúdo parcial imediatamente.

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)

modo JSON e chamada de funções

Força saída estruturada definindo response_format para {"type": "json_object"}. O modelo retornará JSON válido em vez de texto livre. A chamada de funções funciona passando os parâmetros tools e tool_choice. A API suporta definições padrão de ferramentas. Isso é útil para construir agentes ou analisar dados. Use o modelo sem censura para respostas estruturadas confiáveis.

Limites de taxa e simultaneidade

Cada chave de API suporta 300 requisições por minuto. Você pode executar 8 requisições concorrentes simultaneamente. O tamanho máximo do corpo da requisição é de 8 MB. Se você exceder o limite, receberá um erro 429. Use uma única chave por conta. Você pode gerar uma nova chave para substituir a antiga. Erros e recusas não contam contra seu limite de taxa.

Janela de contexto e tokens máximos

A janela de contexto é de 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados. A saída máxima padrão é de 2.048 tokens. Você pode definir max_tokens até 16.000 por solicitação. Contextos mais longos são suportados dentro do limite da janela. Esteja ciente do tamanho de corpo de 8 MB. Isso permite conversas profundas ou documentos grandes.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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