Documentación de la API de IA local sin censura

URL Base y Autenticación

La API de LLM sin censura vive en https://api.uncensoredlocalai.com/v1. Pasa tu clave en el Authorization header usando el esquema Bearer. Obtén tu clave al instante con Google o correo electrónico en la página de registro; no se requiere número de teléfono.

Copycurl https://api.uncensoredlocalai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 500 word essay on the history of cryptography"}]
  }'

Cada cuenta tiene una única clave activa. Si generas una nueva, la clave antigua deja de funcionar inmediatamente. No hay suscripción, solo crédito prepagado que nunca expira.

Endpoint POST /v1/chat/completions

Envía tus prompts al endpoint estándar de finalización de chat. El id del modelo es simplemente "uncensored". Es un modelo de peso abierto ajustado para cero negaciones en contenido adulto legal, no un clon de GPT o Claude.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Las solicitudes se procesan en el servidor. Recibe texto y devuelve texto. Sin embeddings, sin generación de imágenes, sin audio. Solo generación de tokens sin procesar a través del protocolo estándar de OpenAI.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Transmisión

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)