Guia de Início Rápido

Modelo Abliterado

Defina URL base e chave

Come gerando uma chave de API no painel. Use "Continuar com Google" ou um login padrão por e-mail para criar sua conta instantaneamente. Nenhuma verificação por telefone é necessária. Assim que a chave aparecer, copie-a para suas variáveis de ambiente. A URL base da nossa API é HTTPS://api.modelabliterated.com/v1. Atualize a configuração do seu SDK para apontar para esta URL em vez do endpoint padrão da OpenAI. Isso garante que todas as solicitações sejam roteadas para nossa infraestrutura sem censura.

Envie sua primeira solicitação

Faça uma solicitação POST para /v1/chat/completions. Defina o ID do modelo como "uncensored". Passe seu system prompt para orientar o comportamento. O modelo abliterated responde diretamente, sem enrolação. Veja como você pode enviar uma conclusão de texto simples 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"}]
  }'

Use o SDK Python

Instale o pacote openai oficial via pip. Inicialize o cliente com sua chave de API e a URL base personalizada. O SDK Python cuida da serialização automaticamente. Você pode enviar uma mensagem e obter o texto completo da resposta. Este método é ideal para scripts de backend ou testes de inferência 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)

Integre com Node.js

Importe o pacote npm openai em seu projeto. Configure as propriedades base URL e apiKey na instância do cliente. Chame chat.completions.create com o model e messages. O objeto de resposta contém o texto gerado em choices[0].message.content. Esta abordagem funciona bem para renderização no lado do servidor ou endpoints 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);

Lide com respostas de streaming

Ative o streaming definindo stream como true nos parâmetros da solicitação. A API retorna fragmentos de tokens conforme são gerados. Isso reduz a latência percebida para saídas longas. Você pode processar cada fragmento em tempo real. Use o último fragmento para verificar o uso total de tokens e os dados de faturamento.

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)

Gerencie limites e erros

Você tem uma janela de contexto de 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados. O limite de taxa é de 300 solicitações por minuto por chave. Se você exceder isso, receberá um erro 429. Um erro 401 significa que sua chave é inválida. Um erro 402 indica crédito pré-pago insuficiente. Certifique-se de recarregar com USDT ou USDC para continuar. Erros não consomem tokens. A saída máxima por solicitação é de 16.000 tokens, a menos que você especifique um valor max_tokens menor.