Documentación de la API para herramientas de Uncensored Video

URL base y autenticación

La API utiliza la URL base estándar compatible con OpenAI. Envía peticiones a https://api.uncensoredvideo.top/v1. La autenticación se basa en una única clave de API generada durante el inicio de sesión. Inclúyela en el encabezado Authorization como un token Bearer. Las nuevas cuentas reciben una clave inmediata mediante inicio de sesión con Google o registro por correo electrónico. No se requiere número de teléfono. La clave permanece activa hasta que la reemplaces manualmente; el crédito prepago no caduca.

Primera petición

Envía una petición POST a /v1/chat/completions con el ID del modelo uncensored. El modelo acepta entrada de texto y devuelve salida de texto. No genera imágenes ni video directamente. Usa este endpoint para redactar prompts, extraer metadatos o escribir guiones para tu pipeline de video.

Copiarcurl https://api.uncensoredvideo.top/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."}]
  }'

Esta petición envía un prompt simple al modelo. La respuesta contiene el texto generado, que luego puedes pasar a tu herramienta de generación de video. El modelo está ajustado para evitar rechazos de contenido adulto lícito, asegurando que tu flujo de trabajo creativo no se interrumpa.

Integración con SDK de Python

Utiliza el SDK oficial de Python de OpenAI. Establece base_url y api_key para que coincidan con los endpoints de la API de video sin censura. Esto te permite utilizar métodos familiares como client.chat.completions.create. El SDK maneja la serialización JSON automáticamente. Configura parámetros como temperature y top_p para controlar la creatividad. El ID del modelo es siempre uncensored. Puedes activar el streaming en las respuestas o solicitar el modo JSON para la extracción de datos estructurados.

Copiarfrom openai import OpenAI

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

Este fragmento de código demuestra una llamada de completado estándar. Funciona con cualquier cliente compatible con OpenAI. Ajusta el parámetro max_tokens para controlar la longitud de la salida. La salida máxima predeterminada es de 2.048 tokens a menos que se especifique lo contrario.

Uso del SDK de Node.js

Instala el paquete de Node.js de OpenAI. Inicializa el cliente con la URL base https://api.uncensoredvideo.top/v1 y tu clave de API. Usa el mismo endpoint chat.completions que en Python. El SDK de Node admite patrones async/await para una integración limpia. Puedes enviar múltiples mensajes en un historial de conversación para mantener el contexto. El modelo admite llamadas a funciones, permitiéndote definir herramientas para extracción de metadatos.

Copiarimport OpenAI from "openai";

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

Este ejemplo muestra cómo hacer una petición. El objeto de respuesta contiene el contenido generado. Puedes analizar la salida para usarla en tu flujo de trabajo de producción de video. Asegúrate de manejar los errores adecuadamente, ya que pueden ocurrir problemas de red o claves inválidas.

Respuestas en streaming

Activa el streaming estableciendo stream: true en tu petición. La API devuelve un flujo de Server-Sent Events (SSE). Cada fragmento contiene texto parcial. El último fragmento incluye estadísticas de uso, como el recuento de tokens. El streaming reduce la latencia percibida para scripts largos o metadatos detallados. Permite que tu aplicación muestre el progreso en tiempo real. Esto es ideal para herramientas interactivas o visualización de texto en vivo.

Copiarstream = 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)

Este flujo procesa los fragmentos a medida que llegan. Los datos de uso en el último fragmento te ayudan a rastrear los costos con precisión. Los errores durante el streaming pueden interrumpir el flujo, así que implementa lógica de reintento si es necesario. El modelo admite hasta 100.000 tokens en la ventana de contexto.

Límites, errores y contexto

La ventana de contexto es de 100.000 tokens en total. La salida máxima por petición es de 32.000 tokens. Puedes realizar 300 peticiones por minuto y 8 peticiones simultáneas por clave. Los cuerpos de las peticiones deben tener menos de 8 MB. Los errores incluyen 401 para claves no válidas y 429 por límites de peticiones. 402 indica crédito insuficiente. El crédito prepago se cobra solo por el uso real de tokens. Los errores y las denegaciones son gratuitos. El crédito no caduca. No se necesita tarjeta para la prueba de $0,50. Reclama este crédito con un solo clic en la página de tu clave de API. Recarga con USDT o USDC.