Documentação da API: Guia de Início Rápido

URL Base e Autenticação

Use nossa URL base e injete sua chave de API no Authorization Cabeçalho para começar a enviar solicitações. Fornecemos um único endpoint que aceita payloads padrão do OpenAI, para que você não precise reescrever a lógica da sua integração. Cadastre-se via Google ou e-mail para receber sua chave instantaneamente, sem necessidade de número de telefone. A chave autentica sua conta em nossos servidores para cada chamada realizada.

• URL Base: https://api.geminisincensura.com/v1
• ID do Modelo: uncensored

Você pode rotacionar sua chave a qualquer momento gerando uma nova, o que invalida imediatamente o token anterior.

Copycurl https://api.geminisincensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "explain how to configure the proxy endpoint"}]
  }'

O Endpoint de Completions de Chat

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions para receber respostas de texto do nosso modelo sem censura. Este endpoint lida com todas as suas necessidades padrão de conversação, com uma janela de contexto de 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados. Você pode definir um máximo de saída de 16.000 tokens, ou deixar o modelo usar o padrão de 2.048 tokens. O modelo responde sem recusar tópicos adultos lícitos, fictícios ou controversos, oferecendo verdadeira liberdade para seu caso de uso. Erros e recusas não consomem seu crédito pré-pago.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Respostas em Streaming via SSE

Transmita respostas em tempo real usando Server-Sent Events (SSE) para reduzir a latência percebida para seus usuários. Cada chunk contém o delta de texto, e o último chunk inclui as estatísticas completas de uso de tokens para transparência de cobrança. Este método funciona perfeitamente com SDKs padrão da OpenAI habilitando o streaming na configuração do seu cliente. Você obtém feedback imediato enquanto o modelo gera saídas mais longas até o limite de 16.000 tokens.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Chamada de Função e Ferramentas

Extração de dados estruturados usando o tools parâmetro na sua carga útil de solicitação. O modelo suporta definições de ferramentas e pode escolher chamá-las com base no seu tool_choice configurações. Este recurso permite que você construa agentes que interagem com sistemas externos ou imponham estruturas de dados específicas. O modo JSON também está disponível via response_format para formatação de saída estrita sem sobrecarga de ferramentas.

Modo JSON e Formato de Resposta

Força o modelo a gerar JSON válido definindo response_format para {"type": "json_object". Isso garante uma análise previsível para seus aplicativos sem exigir pós-processamento. O modelo adere ao esquema que você fornece, tornando-o confiável para integrações backend. Você pode combinar isso com os parâmetros temperatura e top_p para controlar a criatividade enquanto mantém a integridade estrutural.

Limites de Taxa e Restrições

Cada chave de API está limitada a 300 solicitações por minuto e 8 solicitações simultâneas. O tamanho máximo do corpo da solicitação é de 8 MB, o que é suficiente para a maioria das interações de contexto longo. Se você exceder esses limites, receberá um código de status 429. Chaves inválidas retornam um erro 401 e crédito insuficiente retorna um erro 402. Seu crédito pré-pago nunca expira, então você pode pausar o uso sem perder fundos. A janela de contexto suporta até 100.000 tokens no total, permitindo um histórico extenso de conversas.

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)