Documentação da API

URL Base e Autenticação

Use a URL base fornecida para se conectar com qualquer SDK do OpenAI. O endpoint é https://api.unrestrictedcodingai.com/v1. Passe sua chave API no Authorization cabeçalho como um token Bearer. Isso garante compatibilidade com bibliotecas padrão enquanto oferece uma experiência LLM sem censura.

Copycurl https://api.unrestrictedcodingai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how the async await pattern works in JavaScript"}]
  }'

A autenticação é rigorosa. Se a chave estiver ausente ou for inválida, a API retorna um erro 401. Certifique-se de que sua chave esteja ativa e associada a uma conta criada via Google ou e-mail.

POST /v1/chat/completions

Envie seus prompts de codificação para o endpoint de conclusões de chat. O ID do modelo é uncensored. Este modelo único lida com toda a geração de texto sem recusas de conteúdo para uso adulto legal. Você controla o contexto, o estilo e a saída.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configure o corpo da solicitação com sua matriz de mensagens. O sistema espera o formato padrão da OpenAI. Esta abordagem permite que você mantenha total autonomia sobre suas tarefas de prompts e geração de código.

GET /v1/models

Verifique os modelos disponíveis usando o endpoint GET. Isso retorna uma lista contendo o uncensored model. Use isso para confirmar a conectividade antes de enviar cargas pesadas. É uma verificação rápida do status do serviço.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

A resposta inclui o ID do modelo e o tipo de objeto. Esses metadados ajudam seu aplicativo a se adaptar dinamicamente. Não há embeddings ou outros tipos de modelos disponíveis neste design de API simples.

Streaming e Uso de Tokens

Ative o streaming definindo stream para true. Isso entrega tokens via Server-Sent Events (SSE). Os detalhes de uso de tokens aparecem no último bloco. Isso reduz a latência percebida para blocos de código longos.

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)

Trate saídas parciais de forma eficiente. A API prioriza a autonomia do desenvolvedor, então você processa cada token conforme ele chega. Esse método é ideal para assistentes de codificação em tempo real ou fluxos de trabalho de vibe coding.

Chamada de Função e Modo JSON

Use chamadas de função para saídas estruturadas. Defina response_format para {"type": "json_object"} para JSON estrito. Isso garante que os analisadores do seu código recebam dados limpos. As definições de ferramentas são passadas no array de mensagens.

O modelo suporta tool_choice para execução forçada. Isso é crítico para tarefas de codificação agêntica, onde a confiabilidade é importante. Use isso para fluxos de trabalho automatizados que exigem estruturas determinísticas.

Limites de Taxa e Restrições

Respeite o limite de 300 solicitações por minuto. A concorrência é limitada a 8 solicitações simultâneas por chave. O tamanho do corpo da solicitação não pode exceder 8 MB. Esses limites impedem o abuso enquanto mantêm os custos baixos.

Um erro 402 indica crédito pré-pago insuficiente. Erros e recusas são gratuitos, então você paga apenas pelas conclusões bem-sucedidas. A janela de contexto abrange 100,000 tokens no total, incluindo entrada e saída.