Documentación para la API de Inferencia Sin Censura

Autenticación & URL base

Empieza por autenticarte con tu clave de API en la URL base especificada. El punto de conexión funciona con cualquier SDK compatible con OpenAI actualizando la configuración de la URL base. Recibes tu clave inmediatamente después de registrarte con Google o correo electrónico, sin necesidad de número de teléfono. https://api.apiinferencellm.com/v1 es la única URL base que necesitas para todas las solicitudes.

Primera solicitud

Envía tu primer prompt al endpoint de chat completions utilizando una solicitud HTTP POST estándar. El identificador del modelo es simplemente "uncensored" y acepta entrada de texto para generación inmediata. Reemplaza YOUR_API_KEY con las credenciales que se muestran en tu panel.

Copycurl https://api.apiinferencellm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 Python libraries for data analysis"}]
  }'

Esta solicitud devuelve una respuesta de texto directa sin filtros de contenido para contenido adulto lícito.

Integración del SDK de Python

Inicializa el cliente de OpenAI con tu URL base y clave de API para interactuar de manera programática. La biblioteca maneja la serialización automáticamente mientras preserva todos los parámetros personalizados como temperatura y top_p.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configura el cliente una vez y reutilízalo en toda tu aplicación para un rendimiento consistente.

Integración del SDK Node

Importa el paquete OpenAI y establece la URL base para apuntar a nuestro proveedor de inferencia. Este enfoque funciona con proyectos Node.js existentes que ya utilizan servicios compatibles con OpenAI.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Pasa tu clave de API en el objeto de configuración para habilitar las solicitudes autenticadas inmediatamente.

Respuestas en streaming y tokens

Habilita el streaming estableciendo el parámetro stream en true para la entrega de tokens en tiempo real. Cada fragmento contiene texto parcial y el último fragmento incluye el uso total de tokens para una facturación precisa. Este método reduce la latencia percibida para salidas largas de hasta 16,000 tokens.

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 los errores de forma elegante comprobando el estado de la respuesta antes de procesar cada fragmento.

Límites, Errores & Contexto

Gestiona los límites de tasa adheriéndose a 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. La ventana de contexto admite 100,000 tokens combinados para prompt y completación. Errores como 401 indican una clave inválida, mientras que 402 significa que necesitas más crédito. Las solicitudes fallan al instante si excedes el límite de cuerpo de 8 MB.