Autenticación y URL base
Para comenzar, accede a nuestra plataforma y crea una cuenta solo con correo electrónico y contraseña. Tras la confirmación, tu clave de API se mostrará de inmediato. No es necesario tarjeta de crédito para la prueba. Utiliza la URL base https://api.llmsemcensura.com/v1 en tus clientes y establece la clave en el encabezado Authorization: Bearer SUA_CHAVE. El modelo a invocar se identifica con uncensored.
Endpoint Chat Completions
El endpoint POST /v1/chat/completions es la única ruta necesaria para uso textual. Envía mensajes en la estructura de messages y recibe respuestas directas. No ofrecemos embeddings ni generación de imágenes. El modelo es de pesos abiertos y se ejecuta en nuestros servidores GPU, sin uso de los datos para entrenamiento de otros modelos. Configura el model como uncensored en las peticiones.
Ejemplo básico de petición:
curl https://api.llmsemcensura.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
}'Soporte a streaming (SSE)
Para aplicaciones que requieren baja latencia percibida, activa el streaming definiendo stream: true. La API devolverá un flujo de eventos Server-Sent Events (SSE), permitiendo la visualización del texto token por token. Esto es ideal para interfaces de chat responsivas. El cliente debe procesar el stream hasta el evento done.
Ejemplo de uso con streaming:
stream = 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)Llamadas a funciones y herramientas
El modelo soporta llamadas a funciones nativas. Puedes definir tools en el cuerpo de la petición para que la IA devuelva argumentos estructurados en lugar de texto libre. Esto facilita la integración con sistemas externos. El formato de respuesta sigue el estándar OpenAI, devolviendo tool_calls cuando sea apropiado.
Gestión de tokens y límites
El contexto total (prompt + completion) está limitado a 100.000 tokens. El precio es de $0,25 por 1M de tokens de entrada y $1,00 por 1M de salida. El crédito no caduca. Puedes recargar desde $10, con bonificación de +5% por encima de $50 y +10% por encima de $100. La prueba inicial ofrece $0,50 válidos por 7 días.
Ejemplo de código Python
La biblioteca oficial openai funciona nativamente. Solo cambia la base_url y proporciona tu clave. El código a continuación demuestra una interacción simple. Asegúrate de instalar el paquete vía pip antes de ejecutar.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.llmsemcensura.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)Node.js
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmsemcensura.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);