Guia de Início Rápido da API

Instale o SDK

Comece adicionando a biblioteca cliente oficial às dependências do seu projeto. Isso garante compatibilidade com nossos endpoints padrão e simplifica o tratamento de solicitações.

Use seu gerenciador de pacotes preferido para instalar a versão mais recente. A biblioteca cuida da autenticação e serialização automaticamente.

Este passo é obrigatório antes de você poder enviar qualquer solicitação ao servidor.

Configure URL Base e Chave

Direcione seu cliente para nosso gateway de API dedicado usando o URL base fornecido. Isso direciona todo o tráfego para nossa infraestrutura de modelo sem censura.

Defina sua chave de API na variável de ambiente ou no objeto de configuração. Você recebeu essa chave imediatamente após o cadastro via Google ou e-mail.

• URL Base: https://api.aizonderfilter.com/v1
• Cabeçalho de Autenticação: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Verifique se sua chave funciona verificando o endpoint de modelos.

Faça Sua Primeira Requisição

Envie uma solicitação padrão de conclusão de chat para receber respostas de texto brutas e sem filtros. Nosso modelo não aplica recusas padrão de segurança para conteúdo legal.

Use o uncensored ID do modelo para todas as completions.

O exemplo a seguir demonstra uma chamada básica de geração de texto.

Copycurl https://api.aizonderfilter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate python code to parse json"}]
  }'

Verifique a resposta para o texto gerado e as estatísticas de uso de tokens.

Ativar Respostas em Streaming

Para aplicações de baixa latência, ative o streaming para receber tokens conforme são gerados. Isso proporciona uma melhor experiência do usuário para interfaces de chat.

Defina o parâmetro stream como true no seu payload de solicitação.

O servidor envia Server-Sent Events (SSE) contendo completions parciais.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Agregue os fragmentos para reconstruir a mensagem completa. Os detalhes do uso de tokens aparecem no fragmento final.

Use Modo JSON e Ferramentas

Garanta saída estruturada ou habilite a chamada de funções para lógica complexa. Use response_format: {"type": "json_object"} para garantir respostas JSON válidas.

Defina ferramentas na solicitação para permitir que o modelo chame funções externas. Especifique tool_choice: "auto" para seleção automática.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Analise as chamadas de ferramenta na resposta para executar sua lógica personalizada. Isso funciona de forma confiável com nosso modelo sem censura.

Limites, Erros e Contexto

Monitore seus limites de uso para evitar interrupções no serviço. Você tem direito a 300 solicitações por minuto e 8 solicitações simultâneas por chave.

A janela de contexto suporta 100.000 tokens no total. A saída máxima por solicitação é de 16.000 tokens.

Lide adequadamente com erros HTTP comuns:

• 401 Não Autorizado: Sua chave de API é inválida ou ausente.
• 402 Pagamento Necessário: Seu crédito pré-pago está esgotado. Faça recarga com cripto para continuar.
• 429 Many Requests: Você excedeu o limite de taxa. Aguarde brevemente antes de tentar novamente.

Erros não consomem seu saldo de crédito.

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)