Documentação da API: Chat Completions

URL Base e Autenticação

Inicie cada solicitação com nossa URL base e inclua sua chave de API no cabeçalho de autorização.

Usar https://api.unlimitedtokens.cc/v1 como sua URL base. Passe sua chave como Bearer YOUR_API_KEY. Nenhuma assinatura bloqueia seu acesso. O crédito pré-pago alimenta cada chamada. Erros e recusas não custam nada. Seu crédito nunca expira. Gere chaves via Google ou e-mail no painel.

Endpoint Chat Completions

Envie prompts de texto para POST /v1/chat/completions e receba respostas de texto.

Este endpoint lida com todas as interações padrão. O ID do modelo é sempre uncensored. Aceita mensagens com papéis como user ou assistant. Não há embeddings ou geração de imagem aqui. Apenas entrada e saída de texto puro. Configure parâmetros como temperatura e sequências de parada. Você controla o estilo de saída.

Copycurl https://api.unlimitedtokens.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the core changes in the latest release notes"}]
  }'

Parâmetros e opções suportadas

Controle o comportamento do modelo com parâmetros padrão como temperature e top_p.

Definir temperature para criatividade. Use top_p para amostragem por núcleo. Defina stop sequências para interromper a geração. Ative json_object para dados estruturados. Ferramentas e chamada de funções são totalmente suportadas. Respostas em streaming via SSE. Defina um seed para reprodutibilidade. Penalidades de presença e frequência ajustam a repetição de tokens. Ajuste-os para se adequar ao seu fluxo de trabalho.

Respostas em Streaming via SSE

Receba tokens em tempo real usando Server-Sent Events.

Definir stream: true na sua solicitação. A API envia blocos conforme são gerados. Cada bloco contém texto parcial e dados de uso. O último bloco inclui a contagem total de tokens. Isso reduz significativamente a latência percebida. É ideal para interfaces de chat. Lidere erros de forma graciosa durante o streaming. Processe cada objeto delta conforme ele chega.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Tratamento de Erros e Limites

Trate erros 401, 402 e 429 corretamente.

Um erro 401 significa que sua chave é inválida. Verifique seu painel para obter a chave correta. Um erro 402 indica crédito insuficiente. Adicione saldo via criptomoeda para continuar. Um erro 429 sinaliza limitação de taxa. Você está limitado a 300 solicitações por minuto. Além disso, você tem um limite de 8 solicitações simultâneas. O corpo da solicitação deve permanecer abaixo de 8 MB. Erros não consomem seu crédito. Reembolsos não são emitidos para crédito, mas cobranças duplicadas são corrigidas via suporte.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Janela de Contexto e Detalhes do Modelo

O modelo suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens.

Esta janela cobre tanto o prompt quanto a conclusão. Você pode gerar até 16.000 tokens por solicitação. Se você não definir max_tokens, o padrão é 2.048. Isso permite a geração de conteúdo de longo formato. O modelo é sem censura e de pesos abertos. Ele não recusa conteúdo adulto legal. Não é GPT, Claude ou qualquer outro modelo de fornecedor. Ele roda em nossos servidores. Use-o para vibes ilimitadas e contexto profundo.

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)