Ranking LLM: Guia Rápido da API LLM Sem Censura

Base URL & Autenticação

Nossa API segue o padrão de compatibilidade com OpenAI, o que significa que você pode usar SDKs existentes com configuração mínima. A base URL é https://api.uncensoredllmleaderboard.com/v1. Para autenticar, gere uma chave de API no seu painel e passe-a no cabeçalho Authorization como token Bearer. Cada conta recebe uma chave, que você pode regenerar a qualquer momento para revogar o acesso. Diferente de muitas opções de provedores de api llm, não exigimos cartão de crédito para o crédito de teste inicial, e os prompts não são usados para treinamento. Lembre-se de que nosso modelo, identificado como "uncensored", é um modelo de pesos abertos ajustado para responder sem recusas para conteúdo adulto lícito, distinto de GPT ou Claude.

Endpoint de Completions de Chat

A funcionalidade principal é texto de entrada, texto de saída via endpoint POST /v1/chat/completions. Você envia um array de mensagens e recebe uma resposta gerada. Este endpoint suporta streaming via Server-Sent Events (SSE) e chamada de funções. Nosso modelo possui uma janela de contexto de 100.000 tokens para prompt e conclusão. Diferente de rankings agregados que mostram apenas pontuações, fornecemos acesso imediato de desenvolvedores a este endpoint de conclusões de chat sem censura com preços previsíveis e antecipados. Não há capacidades de embeddings, imagem ou áudio aqui — apenas geração de texto bruta. Use o exemplo a seguir para enviar sua primeira requisição:

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 Python

Para desenvolvedores Python, o SDK oficial da OpenAI funciona imediatamente. Você precisa definir o base_url e o api_key para apontar para nossa infraestrutura. Esta abordagem evita escrever clientes HTTP personalizados e aproveita métodos familiares como client.chat.completions.create(). O SDK lida com serialização JSON e lógica de retry automaticamente. Certifique-se de estar usando uma versão recente do pacote openai. O ID do modelo que você deve especificar é "uncensored". Veja como inicializar o cliente e fazer uma solicitação:

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 Node

Desenvolvedores Node.js podem usar o pacote npm oficial openai. Similar ao Python, você configura o cliente com nossa base URL e sua chave de API. Isso permite integrar o modelo sem censura em suas aplicações Node existentes sem reescrever a lógica de requisição. O SDK suporta padrões síncronos e assíncronos. Lembre-se que nosso serviço é um provedor de API LLM focado em custos de token brutos, não em SLAs empresariais. Use este padrão para interagir com o endpoint de completions 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);

Respostas em Streaming

Para menor latência e experiências em tempo real, ative o streaming definindo stream: true. A API retorna um stream de Server-Sent Events (SSE), permitindo que você processe tokens conforme são gerados. Isso é útil para interfaces de chat ou aplicativos onde esperar pela resposta completa é muito lento. Os SDKs lidam com a análise dos chunks SSE automaticamente. Observe que o streaming não altera o preço ou limites; você ainda paga pelos tokens totais usados. Veja como implementar o streaming no seu 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)

Limites de Taxa e Cotas

Nossa API impõe um limite de 300 requisições por minuto por chave e um tamanho de corpo de requisição de 8 MB. Se você exceder o limite de requisições, a API retorna um código de status 429. Falhas de autenticação resultam em erro 401, geralmente devido a uma chave inválida ou ausente. Se seu crédito pré-pago acabar, você receberá um erro 402. Os créditos são pagos via criptomoeda (USDT ou USDC), a partir de $10, com bônus para recargas maiores. Diferente de alguns modelos de preços de api open ai, usamos um sistema simples de crédito pré-pago pagamento por uso sem mensalidades. O crédito de teste grátis de $0,50 é válido por 7 dias e não requer cartão. O comprimento do contexto é limitado a 100k tokens, então monitore o tamanho da entrada para evitar exceder os limites ou incorrer em custos maiores.