Documentação da API de chat AI Abliterated

Início rápido: sua primeira solicitação

Envie uma conclusão de chat simples para verificar a conectividade e o comportamento sem censura. A API aceita padrões chat/completions payloads e retorna respostas de texto sem filtros de conteúdo para uso adulto lícito. Você precisa de uma chave de API válida e da URL base correta para prosseguir. Comece com um prompt curto para confirmar que o modelo responde conforme o esperado.

O ID do modelo é uncensored. A janela de contexto suporta um total de 100.000 tokens. Os limites de saída aplicam-se por solicitação. Verifique seus créditos antes de enviar payloads grandes. Erros como 402 indicam saldo insuficiente.

Priorizamos a taxa de transferência bruta em vez de roteamento complexo. Nenhum proxy de terceiros interfere em suas solicitações. A infraestrutura é construída para desenvolvedores que precisam de confiabilidade. Use os exemplos abaixo para integrar rapidamente.

Autenticação e URL base

Use sua chave de API exclusiva enviada imediatamente após o cadastro. Autentique todas as solicitações com o Authorization: Bearer <key> cabeçalho. A URL base é https://api.abliteratedaichat.com/v1. Isso garante compatibilidade com os SDKs oficiais do OpenAI e qualquer biblioteca de cliente compatível.

Mantenha sua chave segura. Uma chave ativa por conta; uma nova chave substitui a antiga. Se perder o acesso, gere uma nova chave no painel. Os erros retornam 401 para chaves inválidas. Nunca exponha sua chave no código do lado do cliente.

O cadastro requer apenas um e-mail ou conta Google. Não é necessário número de telefone. Os créditos nunca expiram. Reembolsos não são emitidos, mas erros de faturamento são corrigidos via Suporte. Use a chave nas variáveis de ambiente para um código limpo.

Respostas em streaming com SSE

Ative o streaming definindo stream: true na sua solicitação. Receba tokens via Eventos Enviados pelo Servidor (SSE) conforme são gerados. O último fragmento inclui o uso total de tokens para faturamento e rastreamento. Isso reduz a latência percebida para tarefas de roleplay ou escrita de longo formato.

Analise o fluxo SSE com cuidado. Ignore eventos que não sejam de dados. Concatene os deltas de tokens para reconstruir a resposta completa. O modelo não recusa conteúdo adulto lícito, portanto, o streaming funciona perfeitamente para cenários de chatbot NSFW. Monitore limites de taxa 429 durante sessões de alta capacidade.

O streaming é ideal para aplicações em tempo real. Ele permite a exibição imediata do texto gerado. Use-o para interfaces de chat onde os usuários esperam feedback instantâneo. Certifique-se de que seu cliente lide corretamente com as respostas parciais.

modo JSON e chamada de funções

Usar response_format com {"type": "json_object"} para impor saídas estruturadas. Isto é crítico para analisar dados ou integrar com outros sistemas. A chamada de funções funciona através do padrão tools e tool_choice parâmetros. O modelo segue instruções com precisão, mesmo com restrições complexas.

Teste a chamada de funções com ferramentas simples primeiro. Verifique se o modelo adere ao esquema. Modelos abolidos mantêm o cumprimento de instruções melhor do que muitas alternativas sem censura. No entanto, prompts grandes com várias restrições ainda podem causar desvios. Sempre valide a saída JSON.

Combine streaming com modo JSON, se necessário. O último bloco contém estatísticas de uso. Chamada de funções adiciona flexibilidade à sua integração de LLM sem censura. Use isso para arquiteturas de agentes ou fluxos de trabalho automatizados que exigem dados estruturados.

Parâmetros: Temperatura, Top P e Sequências de parada

Ajustar temperature para criatividade ou determinismo. Use top_p para amostragem por núcleo. Defina stop sequências para interromper a geração em marcadores específicos. Esses parâmetros controlam o comportamento do modelo. Temperaturas mais baixas produzem saídas mais consistentes. Temperaturas mais altas aumentam a aleatoriedade.

Experimente valores diferentes para o seu caso de uso. Roleplay se beneficia de temperaturas mais altas. Tarefas de codificação podem exigir temperaturas mais baixas para precisão. A API suporta todos os parâmetros padrão: seed, presence_penalty, e frequency_penalty. Ajuste esses parâmetros para obter resultados ótimos.

As sequências de parada são úteis para conversas multi-turno. Elas impedem que o modelo continue além do ponto desejado. Use-as para estruturar as respostas de forma limpa. Combine com o modo JSON para extração de dados confiável. Teste rigorosamente antes de implantar em produção.

Limites de taxa e simultaneidade

O limite é de 300 solicitações por minuto por chave. Solicitações simultâneas limitadas a 8 por chave. O tamanho do corpo da solicitação é limitado a 8 MB. Esses limites garantem uso justo e desempenho estável. Exceder os limites retorna erros 429. Implemente lógica de retry com backoff exponencial.

Monitore seu uso para evitar limitação. Alta concorrência pode acionar limites se as solicitações forem grandes. A janela de contexto é de 100.000 tokens. A saída máxima é de 16.000 tokens por solicitação. Erros e recusas são gratuitos, então solicitações falhas não custam créditos.

Planeje sua integração de acordo. Use filas para tráfego em rajadas. A API lida com alto throughput de forma eficiente. Sem garantias de SLA, mas a infraestrutura é construída para confiabilidade. Entre em contato com o Suporte para problemas. Mantenha sua chave segura para evitar uso não autorizado.

cURL

Copycurl https://api.abliteratedaichat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)