Inicio rápido de API

URL Base y Autenticación

Empieza apuntando tu cliente a nuestra URL base y pasando tu clave en el encabezado. Utilizamos el esquema estándar Authorization, por lo que cualquier SDK de OpenAI o cliente compatible funciona de inmediato. No necesitas gestionar flujos OAuth complejos ni esperar aprobación. Simplemente regístrate con Google o correo electrónico, copia la clave y estarás listo. El endpoint es https://api.aiohnezensur.com/v1 y acepta el Authorization: Bearer YOUR_API_KEY header en cada solicitud.

Enviar tu primera solicitud

Realiza una llamada sencilla de finalización de chat para probar el modelo uncensored. Esta solicitud envía un prompt y recibe una respuesta de texto sin las barreras corporativas habituales. Puedes utilizar cualquier herramienta que soporte el protocolo de OpenAI, pero una llamada directa con curl muestra exactamente lo que ocurre bajo el capó. Reemplaza YOUR_API_KEY con tu clave real del panel de control.

Copycurl https://api.aiohnezensur.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list 5 free open source image generators"}]
  }'

La respuesta incluye el texto generado y las estadísticas de uso de tokens. Si obtienes una respuesta, tu integración está funcionando correctamente. Ahora puedes proceder a construir interacciones más complejas o cambiar a clientes programáticos.

Integración del SDK de Python

Usa el paquete oficial de Python de OpenAI para interactuar con nuestra API sin problemas. Establece la URL base en nuestro punto de conexión y proporciona tu clave como el token de API. Esto te permite aprovechar las bases de código existentes sin reescribir la lógica HTTP. El ID del modelo es uncensored, que activa nuestro modelo de lenguaje grande específico ajustado para salidas sin restricciones.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.aiohnezensur.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 fragmento demuestra un intercambio básico de mensajes. Puedes ajustar el array de mensajes para incluir prompts de sistema o historial de conversación. El SDK se encarga de la serialización y el análisis de errores por ti.

Integración del SDK Node

Integra la API en tus aplicaciones JavaScript o TypeScript usando el SDK de Node. Configura la URL base y la clave API igual que en el ejemplo de Python. Este enfoque funciona bien para renderizado del lado del servidor o microservicios backend. El SDK abstrae la capa de red, permitiéndote concentrarte en la lógica del prompt.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Ejecuta este código para ver cómo el modelo responde a tu entrada. Puedes iterar rápidamente cambiando el contenido del prompt. La estructura de la respuesta coincide con el formato estándar de OpenAI, asegurando la compatibilidad con otras herramientas en tu stack.

Respuestas en streaming

Habilita el streaming para recibir tokens a medida que se generan, reduciendo la latencia percibida. Esto es crucial para interfaces de usuario que muestran texto en tiempo real. Configura el stream el parámetro a true en tu solicitud. La API envía una serie de Eventos Enviados por Servidor (SSE) en lugar de un único objeto JSON. Cada fragmento contiene un delta parcial de la respuesta.

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)

Concatena estos deltas en el lado del cliente para reconstruir el mensaje completo. Este método parece instantáneo para el usuario, incluso para salidas largas. El último fragmento contiene el uso total de tokens, lo que te permite facturar con precisión.

Límites de velocidad y restricciones

Comprende los límites técnicos para evitar fallos de solicitud en producción. Tienes permitido realizar 300 solicitudes por minuto por clave y puedes tener 8 solicitudes concurrentes. El cuerpo de la solicitud no debe exceder 8 MB. Si excedes estos límites, la API devuelve un código de estado 429. Deberías implementar retroceso exponencial en tu cliente para manejar estos picos de forma elegante. La ventana de contexto es de 100.000 tokens en total, con una salida máxima de 16.000 tokens por solicitud. Los errores y rechazos no consumen crédito, por lo que puedes reintentar con seguridad. Los errores de autenticación devuelven 401 y la falta de fondos devuelve 402.