Documentação da API para Completions de Chat Sem Censura

Início rápido: Conecte em Python ou JavaScript

Conecte-se à API atualizando sua URL base e definindo sua chave de API. O endpoint aceita solicitações padrão de chat-completion e retorna texto. Você não precisa instalar bibliotecas personalizadas se usar os SDKs oficiais do OpenAI, pois a interface corresponde exatamente à especificação deles.

Comece com uma solicitação HTTP simples para verificar a conectividade. Use o comando curl abaixo para enviar um prompt básico ao uncensored model. Substitua YOUR_API_KEY com a chave gerada no seu painel.

Copycurl https://api.aiplayrolebest.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the character persona to a grumpy detective"}]
  }'

Para desenvolvedores Python, o processo é quase idêntico. Inicialize o cliente com sua chave e a URL base correta. Isso garante que todas as solicitações sejam roteadas através de nossos servidores sem censura, mantendo a compatibilidade com as ferramentas existentes.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Usuários de JavaScript podem alcançar o mesmo resultado usando o SDK Node. Defina o baseURL propriedade ao nosso endpoint. Essa abordagem permite que você integre a API em servidores web ou serviços de backend com mínimas alterações de código.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Autenticação e gerenciamento de chaves de API

A autenticação depende de uma única chave de API passada no cabeçalho. Passe esta chave no Authorization cabeçalho para cada solicitação. Se a chave estiver ausente ou inválida, a API retorna um erro 401 imediatamente. Isso garante acesso seguro ao seu crédito pré-pago.

Gere sua chave no painel. A chave é exibida uma única vez na criação. Armazene-a com segurança nas variáveis de ambiente. Não a compartilhe publicamente. Cada conta suporta apenas uma chave ativa por vez. Gerar uma nova chave invalida a anterior instantaneamente.

Use a chave em suas solicitações assim: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Este formato padrão de cabeçalho funciona com todos os principais SDKs. Mantenha sua chave à mão para iteração rápida durante o desenvolvimento.

Parâmetros do endpoint Chat Completions

Envie requisições para /v1/chat/completions endpoint. endpoint. Inclua sua matriz de mensagens e defina o modelo como uncensored. Você pode ajustar parâmetros como temperature e top_p para controlar a criatividade. Valores mais altos produzem respostas mais variadas.

Definir max_tokens limitar o comprimento da saída. O padrão é 2.048 tokens se não especificado. O modelo suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens para prompt mais conclusão. Isso permite conversas longas sem truncamento. Ajuste presence_penalty e frequency_penalty para reduzir a repetição em cenários de roleplay.

Use o stop parâmetro para interromper a geração em frases específicas. Isso ajuda a impor a estrutura do diálogo. O seed parameter garante saídas reproduzíveis para testes. Essas ferramentas dão a você controle preciso sobre o comportamento do modelo.

Respostas em streaming e dados de uso

Ative o streaming definindo stream: true na sua solicitação. A API retorna fragmentos de texto conforme são gerados. Isso reduz a latência percebida para os usuários finais. Cada fragmento inclui texto parcial e metadados.

Os dados de uso aparecem no último chunk. Isso inclui as contagens de tokens de entrada e saída. Verifique o usage field in the last response object. This allows accurate billing verification without separate API calls. Track token consumption in real-time.

Lide com o término do stream com cuidado. Certifique-se de processar todos os chunks antes de fechar a conexão. O último chunk contém as estatísticas completas de uso. Esses dados são essenciais para monitorar custos e desempenho em aplicações de produção.

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)

Tratamento de erros e limites de taxa

A API limita a 300 requisições por minuto por chave. As requisições simultâneas são limitadas a oito por chave. O corpo da solicitação não deve exceder 8 MB. Exceder esses limites retorna um erro 429. Implemente backoff exponencial para lidar com picos transitórios.

Erros comuns incluem 401 para chaves inválidas e 402 para crédito insuficiente. Uma resposta 402 indica que seu saldo pré-pago está esgotado. Recarregue sua conta para retomar o serviço. Erros não consomem tokens, portanto, tentar novamente após corrigir o problema é gratuito.

Verifique o corpo da resposta para mensagens de erro detalhadas. A API retorna um objeto JSON com um tipo de erro e uma mensagem. Use essas informações para depurar problemas rapidamente. O tratamento adequado de erros garante uma experiência suave para seus usuários durante períodos de alto tráfego.

guia de modo JSON e chamada de funções

Use o modo JSON definindo response_format para {"type": "json_object"}. Isso força o modelo a gerar JSON válido. Ideal para extração de dados estruturados ou respostas de API. Certifique-se de que seu prompt descreva claramente o esquema desejado.

A chamada de função permite que o modelo invoque ferramentas. Defina as ferramentas no corpo da solicitação. O modelo retorna chamadas de ferramenta quando apropriado. Processe essas chamadas na lógica da sua aplicação. Isso permite fluxos de trabalho complexos em várias etapas.

Combine o modo JSON com chamada de funções para integrações robustas. Valide a saída JSON no lado do cliente. Use o tool_choice parâmetro para controlar quando as funções são invocadas. Essa flexibilidade suporta diversas arquiteturas de aplicativo. Certifique-se de que suas ferramentas estejam bem definidas para desempenho ideal.

Detalhes do modelo e limites da janela de contexto

O uncensored o modelo suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens. Isso inclui tanto o prompt de entrada quanto a conclusão gerada. A saída máxima é de 16.000 tokens por solicitação. Isso permite cenários extensos de roleplay sem interrupções no meio da frase.

O modelo é de pesos abertos e ajustado para conteúdo irrestrito. Ele não recusa tópicos adultos legais. Não é GPT, Claude ou qualquer outro modelo de fornecedor. As solicitações são processadas em nossos servidores dedicados. Isso garante desempenho consistente e baixa latência.

Monitore o uso do contexto para permanecer dentro dos limites. A API rastreia o uso de tokens com precisão. Erros e recusas não consomem tokens. Este modelo de cobrança transparente ajuda você a prever custos. Planeje suas janelas de contexto para maximizar o valor.