Documentación de la API

Autenticación & URL base

La URL base es https://api.localllmnsfw.com/v1. Pasa tu clave en el Authorization: Bearer <key> header. Las claves se emiten al instante al registrarse mediante Google o correo electrónico. Sin número de teléfono. Una clave activa por cuenta. Una nueva clave reemplaza a la anterior.

La autenticación es sencilla. Usa los SDK oficiales. Cambia la URL base y la clave API. Todo lo demás permanece igual. Esto garantiza la compatibilidad con tus herramientas existentes. Tus prompts no se utilizan para entrenamiento. La privacidad es clara.

Primera solicitud

Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions. El ID del modelo es uncensored. La entrada es texto. La salida es texto. Sin generación de imágenes ni audio. Sin embeddings. Solo inferencia pura. El modelo responde sin denegaciones para contenido adulto lícito. No es GPT ni Claude. Es un modelo de pesos abiertos ajustado para la libertad. Pruébalo inmediatamente.

Aquí tienes una solicitud básica usando cURL. Reemplaza <API_KEY> con tu clave. El ID del modelo es fijo.

Copycurl https://api.localllmnsfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the current UTC time and timezone for Tokyo"}]
  }'

Esto devuelve una respuesta estándar estilo OpenAI. Obtienes el texto generado. Puedes analizarlo directamente. Sin configuración compleja. Simplemente empieza a chatear.

Integración del SDK de Python

Usa la biblioteca oficial de Python de OpenAI. Establece la URL base en nuestro punto de conexión. Establece la clave de API. El resto funciona exactamente como se documenta. Esto es un reemplazo directo para GPT-4 o GPT-3.5. Las aplicaciones de roleplay se benefician de la falta de filtros de contenido. El modelo maneja bien los temas controversiales.

Inicializa el cliente. Apúntalo a nuestra API. Llama chat.completions.create(). La respuesta contiene el texto generado. Maneja los errores de forma elegante. El uso de tokens se rastrea en la respuesta. Esto hace que la facturación sea transparente.

Copyfrom openai import OpenAI

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

El SDK de Python simplifica el proceso. Obtienes datos estructurados. Puedes iterar sobre las respuestas. Se admite streaming. La llamada a funciones también funciona. Esta es la forma estándar de integrar.

Implementación del SDK Node

El SDK de Node.js sigue el mismo patrón. Establece la URL base. Configura la clave API. Importa la biblioteca. Llama al método de completado. Esto funciona para servidores web y scripts. Los desarrolladores de Node obtienen acceso completo al modelo sin censura. Sin bloqueo de proveedor. Solo llamadas API estándar.

Configura el cliente. Pasa tu clave. Haz una solicitud. La respuesta es un objeto JSON. Analiza el contenido. Úsalo en tu aplicación. El modelo maneja bien contextos largos. Hasta 16,000 tokens por salida. Esto es ideal para roleplay detallado. Mantén tu código limpio.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Los desarrolladores de Node.js aprecian la simplicidad. El SDK maneja los reintentos. Gestiona las conexiones. Tú te enfocas en tu lógica. La API hace el resto. Sin dependencias adicionales. Solo el paquete estándar de OpenAI.

Transmisión y SSE

Habilita la transmisión estableciendo stream: true. La API devuelve Eventos Enviados por Servidor (SSE). Cada fragmento contiene parte de la respuesta. El uso de tokens se informa en el último fragmento. Esto proporciona retroalimentación en tiempo real. Los usuarios ven el texto a medida que se genera. La latencia parece menor. El aumento de la participación. Esto es crítico para aplicaciones de chat.

Maneja el flujo. Itera sobre los fragmentos. Añade texto a tu interfaz de usuario. Detén bajo demanda. El modelo admite esto de forma nativa. Funciona con todos los SDK. No se necesita análisis personalizado. Solo sigue el formato estándar SSE. Los errores también se transmiten. Obtienes una respuesta inmediata ante los fallos.

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)

El streaming es eficiente. Reduce el tiempo de espera percibido. Los usuarios se mantienen comprometidos. El modelo uncensored maneja diversos temas. No rompe el personaje. Esto es perfecto para experiencias inmersivas. Pruébalo ahora.

Límites, Errores & Contexto

La ventana de contexto es de 100.000 tokens. La salida máxima es de 16.000 tokens. El máximo predeterminado es de 2.048. El límite de velocidad es de 300 solicitudes por minuto. El límite concurrente es de 8 solicitudes por clave. El tamaño máximo del cuerpo es de 8 MB. Los errores son estándar. 401 significa clave inválida. 402 significa sin crédito. 429 significa límite de velocidad excedido. Los rechazos son gratuitos. Los errores son gratuitos. Paga solo por los tokens.

Gestiona los errores correctamente. Comprueba el código de estado. Reintenta con retroceso exponencial en caso de 429. Inspecciona 402 para ver el crédito. Actualiza tu interfaz de usuario. Informa a los usuarios. La API es fiable. Sin afirmaciones de disponibilidad. Solo rendimiento constante. Tu crédito nunca caduca. Recarga con criptomonedas. USDT o USDC. Créditos de bonificación disponibles. Empieza a desarrollar hoy.