Pré-requisitos e Configuração
Para usar nosso proxy de API openai, você precisa do SDK oficial para sua linguagem e de uma chave de API válida. Crie uma conta no painel para receber sua chave imediatamente. Não é necessário cartão de crédito para o teste. Defina duas variáveis de ambiente: OPENAI_API_KEY com sua chave, e OPENAI_BASE_URL apontando para nosso endpoint. Essa abordagem garante que seu código existente funcione sem modificações, atuando como um proxy llm transparente para seus aplicativos.
Nosso serviço usa o ID de modelo padrão uncensored. Como somos um proxy de modelo único, você não precisa gerenciar lógica complexa de roteamento. A URL base é https://api.openaiapiproxy.com/v1. Uma vez configurado, seu cliente trata nosso serviço exatamente como qualquer outro endpoint compatível com OpenAI.
Primeira Requisição e Configuração em Python
Comece enviando uma solicitação simples de conclusão de chat. Isso confirma sua autenticação e conectividade. O exemplo a seguir usa um prompt de texto básico para verificar o comportamento sem censura. Substitua os valores de placeholder por suas credenciais reais.
Para desenvolvedores Python, a biblioteca oficial openai lida com a complexidade. Você apenas aponta o cliente para nossa URL base. O código abaixo demonstra uma solicitação síncrona padrão. Ele envia um prompt e retorna a resposta do modelo. Esta é a maneira mais rápida de verificar sua integração.
Certifique-se de que suas variáveis de ambiente estejam carregadas antes de criar a instância do cliente. O SDK usa automaticamente o formato padrão do OpenAI para requisições e respostas.
Integração com Node.js
Se você está construindo com Node.js, o processo é idêntico ao do Python. Use o pacote npm @ai-sdk/openai ou o pacote oficial openai. Aponte o cliente para nossa URL base e forneça sua chave de API. O SDK cuida da serialização JSON e das requisições HTTP para você.
Esta configuração funciona com qualquer biblioteca de cliente compatível com OpenAI. Você pode reutilizar seus modelos de prompt e estruturas de mensagens existentes. O formato de resposta corresponde ao esquema padrão do OpenAI, facilitando a troca entre provedores se necessário no futuro.
Lembre-se de tratar erros de forma elegante. Problemas de rede ou chaves inválidas retornarão códigos de erro HTTP padrão. Consulte a documentação para sua versão específica do SDK para obter detalhes sobre tratamento de erros.
Respostas em Streaming
Para aplicativos em tempo real, ative o streaming para receber tokens conforme são gerados. Isso reduz a latência percebida para os usuários finais. O SDK suporta Server-Sent Events (SSE) nativamente. Você itera sobre o fluxo de resposta para processar cada token.
O streaming é ideal para interfaces de chat onde os usuários esperam feedback imediato. O modelo gera texto continuamente e você pode anexar cada token à interface do usuário. Isso proporciona uma experiência de usuário mais suave em comparação com o aguardo da resposta completa.
O endpoint de streaming usa a mesma URL base e autenticação. Você só precisa habilitar o sinalizador de stream nos parâmetros da sua requisição. O SDK gerencia o ciclo de vida da conexão e a recuperação de erros.
Limites de Requisição e Restrições
Nossa API impõe limites rigorosos para garantir a confiabilidade. Você tem permissão para 300 requisições por minuto por chave de API. O tamanho máximo do corpo da requisição é 8 MB. Se você exceder o limite de requisições, receberá um código de status 429. Implemente backoff exponencial em seu cliente para lidar com esses erros de forma elegante.
Erros de autenticação retornam status 401 se a chave for inválida ou revogada. Problemas de pagamento retornam status 402 quando seu crédito pré-pago se esgota. Recarregos estão disponíveis instantaneamente via cripto (USDT ou USDC). Seu crédito pré-pago nunca expira, então você pode pagar conforme o uso.
A janela de contexto é de 100.000 tokens para entrada e saída combinadas. Planeje seus prompts de acordo para evitar truncamento. O modelo interromperá a geração se atingir o limite.
Modelos e Política de Conteúdo
O único modelo disponível é o uncensored, um modelo de pesos abertos otimizado para conteúdo adulto lícito e escrita criativa. Ele não recusa tópicos controversos ou explícitos por padrão. Isso o torna ideal para casos de uso em que modelos padrão podem ser muito restritivos.
Não oferecemos embeddings, geração de imagens ou processamento de áudio. Esta é uma API apenas de texto. O modelo não é GPT, Claude ou qualquer outro modelo de fornecedor. Ele é ajustado especificamente para nossa infraestrutura.
Conteúdo sexual envolvendo menores é sempre bloqueado. Todo o outro conteúdo lícito é permitido. Não usamos seus prompts para treinamento. Seus dados permanecem privados e são usados apenas para gerar a resposta para sua solicitação.
cURL
curl https://api.openaiapiproxy.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."}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.openaiapiproxy.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)Node.js
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.openaiapiproxy.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);Streaming
stream = 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)