Guía de inicio rápido

Modelo Abliterado

Establecer URL base y clave

Empieza por generar una clave API en el panel de control. Usa "Continuar con Google" o un inicio de sesión estándar con correo electrónico para crear tu cuenta al instante. No se requiere verificación de número de teléfono. Una vez que aparezca la clave, cópiala en tus variables de entorno. La URL base de nuestra API es HTTPS://api.modelabliterated.com/v1. Actualiza la configuración de tu SDK para apuntar a esta URL en lugar del extremo predeterminado de OpenAI. Esto asegura que todas las solicitudes se enruten a nuestra infraestructura sin censura.

Envía tu primera solicitud

Realiza una solicitud POST a /v1/chat/completions. Establece el ID del modelo en "uncensored". Pasa tu prompt del sistema para guiar el comportamiento. El modelo abliterado responde directamente sin rodeos. Así es como puedes enviar una finalización de texto sencilla usando curl.

Copycurl https://api.modelabliterated.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"}]
  }'

Utiliza el SDK de Python

Instala el paquete oficial openai mediante pip. Inicializa el cliente con tu clave de API y la URL base personalizada. El SDK de Python maneja la serialización automáticamente. Puedes enviar un mensaje y obtener el texto de respuesta completo. Este método es ideal para scripts de backend o pruebas de inferencia local.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Integra con Node.js

Importa el paquete npm openai en tu proyecto. Configura las propiedades base URL y apiKey en la instancia del cliente. Llama a chat.completions.create con el modelo y los mensajes. El objeto de respuesta contiene el texto generado en choices[0].message.content. Este enfoque funciona bien para renderizado del lado del servidor o puntos finales de API.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Maneja respuestas de streaming

Habilita la transmisión estableciendo stream en true en los parámetros de tu solicitud. La API devuelve fragmentos de tokens a medida que se generan. Esto reduce la latencia percibida para salidas largas. Puedes procesar cada fragmento en tiempo real. Utiliza el último fragmento para verificar el uso total de tokens y los datos de facturación.

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)

Gestiona límites y errores

Tienes una ventana de contexto de 100,000 tokens para prompt y finalización combinados. El límite de velocidad es de 300 solicitudes por minuto por clave. Si excedes esto, recibes un error 429. Un error 401 significa que tu clave es inválida. Un error 402 indica crédito prepagado insuficiente. Asegúrate de recargar con USDT o USDC para continuar. Los errores no consumen tokens. La salida máxima por solicitud es de 16,000 tokens a menos que especifiques un valor max_tokens más bajo.