Clasificación de LLM: Guía de inicio rápido de API de LLM sin censura

Base URL y autenticación

Nuestra API sigue el estándar de compatibilidad con OpenAI, lo que significa que puedes usar SDKs existentes con configuración mínima. La base URL es https://api.uncensoredllmleaderboard.com/v1. Para autenticarte, genera una clave de API desde tu panel y pásala en el encabezado Authorization como token Bearer. Cada cuenta tiene una clave, que puedes regenerar en cualquier momento para revocar el acceso. A diferencia de muchas opciones de proveedor de API LLM, no requerimos tarjeta de crédito para la prueba inicial, y los prompts no se usan para entrenamiento. Recuerda que nuestro modelo, identificado como "uncensored", es un modelo de pesos abiertos ajustado para responder sin rechazos para contenido adulto lícito, distinto de GPT o Claude.

Endpoint de completados de chat

La funcionalidad principal es texto de entrada, texto de salida a través del endpoint POST /v1/chat/completions. Envías un array de mensajes y recibes una respuesta generada. Este endpoint admite streaming mediante Server-Sent Events (SSE) y llamadas a funciones. Nuestro modelo tiene una ventana de contexto de 100.000 tokens tanto para el prompt como para la finalización. A diferencia de los rankings agregados que solo muestran puntuaciones, proporcionamos acceso inmediato a desarrolladores a este endpoint de finalizaciones de chat sin censura con precios predecibles y por adelantado. No hay capacidades de embeddings, imagen o audio aquí—solo generación de texto sin filtros. Usa el siguiente ejemplo para enviar tu primera petición:

Copycurl https://api.uncensoredllmleaderboard.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."}]
  }'

SDK de Python

Para desarrolladores de Python, el SDK oficial de OpenAI funciona listo para usar. Necesitas configurar el base_url y el api_key para apuntar a nuestra infraestructura. Este enfoque evita escribir clientes HTTP personalizados y aprovecha métodos familiares como client.chat.completions.create(). El SDK maneja la serialización JSON y la lógica de reintento automáticamente. Asegúrate de usar una versión reciente del paquete openai. El ID de modelo que debes especificar es "uncensored". Así es cómo inicializar el cliente y hacer una petición:

Copyfrom openai import OpenAI

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

SDK de Node

Los desarrolladores de Node.js pueden usar el paquete npm oficial openai. Similar a Python, configuras el cliente con nuestra base URL y tu clave de API. Esto te permite integrar el modelo sin censura en tus aplicaciones Node existentes sin reescribir la lógica de peticiones. El SDK admite patrones sincrónicos y asincrónicos. Recuerda que nuestro servicio es un proveedor de API LLM enfocado en costos de tokens sin filtros, no en SLAs empresariales. Usa este patrón para interactuar con el endpoint de finalizaciones de chat:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Respuestas en streaming

Para menor latencia y experiencias de usuario en tiempo real, habilita el streaming configurando stream: true. La API devuelve un stream de Server-Sent Events (SSE), permitiéndote procesar tokens a medida que se generan. Esto es útil para interfaces de chat o aplicaciones donde esperar la respuesta completa es demasiado lento. Los SDKs manejan el análisis de fragmentos SSE automáticamente. Ten en cuenta que el streaming no cambia los precios ni los límites; sigues pagando por los tokens totales utilizados. Así es cómo implementar streaming en tu código:

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)

Límites de velocidad y cuotas

Nuestra API impone un límite de 300 peticiones por minuto por clave y un tamaño de cuerpo de petición de 8 MB. Si excedes el límite de peticiones, la API devuelve un código de estado 429. Los fallos de autenticación resultan en un error 401, típicamente debido a una clave inválida o faltante. Si tu crédito prepago se agota, recibirás un error 402. Los créditos se pagan con cripto (USDT o USDC), comenzando en $10, con bonificaciones para recargas más grandes. A diferencia de algunos modelos de precios de API de OpenAI, usamos un sistema de crédito prepago de pago por uso simple sin tarifas mensuales. El crédito de prueba gratis de $0,50 es válido por 7 días y no requiere tarjeta. La longitud del contexto está limitada a 100k tokens, así que monitorea el tamaño de tu entrada para evitar exceder los límites o incurrir en mayores costos.