Documentação da API para Ferramentas Uncensored Video

URL base e Autenticação

A API usa a URL base padrão compatível com OpenAI. Envie requisições para https://api.uncensoredvideo.top/v1. A autenticação depende de uma única chave de API gerada durante o cadastro. Inclua-a no cabeçalho Authorization como um token Bearer. Contas novas recebem uma chave imediatamente via login no Google ou registro por e-mail. Nenhum número de telefone é necessário. A chave permanece ativa até ser substituída manualmente; o crédito pré-pago nunca expira.

Primeira Requisição

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions com o ID do modelo uncensored. O modelo aceita entrada de texto e retorna texto. Ele não gera imagens ou vídeo diretamente. Use este endpoint para rascunhar prompts, extrair metadados ou escrever roteiros para seu pipeline de vídeo.

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 requisição envia um prompt simples ao modelo. A resposta contém o texto gerado, que você pode passar para sua ferramenta de geração de vídeo. O modelo é ajustado para evitar recusas de conteúdo adulto lícito, garantindo que seu fluxo criativo não seja interrompido.

Integração com SDK Python

Use o SDK Python oficial da OpenAI. Defina base_url e api_key para corresponder aos endpoints da API de vídeo sem censura. Isso permite usar métodos familiares como client.chat.completions.create. O SDK faz a serialização JSON automaticamente. Configure parâmetros como temperature e top_p para controlar a criatividade. O ID do modelo é sempre uncensored. Você pode usar streaming ou solicitar modo JSON para extração de dados estruturados.

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 snippet demonstra uma chamada de conclusão padrão. Funciona com qualquer cliente compatível com OpenAI. Ajuste o parâmetro max_tokens para controlar o tamanho da saída. A saída máxima padrão é de 2.048 tokens, a menos que especificado de outra forma.

Uso do SDK Node.js

Instale o pacote OpenAI Node.js. Inicialize o cliente com a URL base https://api.uncensoredvideo.top/v1 e sua chave de API. Use o mesmo endpoint chat.completions do Python. O SDK Node.js suporta padrões async/await para integração limpa. Você pode enviar várias mensagens no histórico de conversas para manter o contexto. O modelo suporta chamada de funções, permitindo definir ferramentas para extração de metadados.

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 exemplo mostra como fazer uma requisição. O objeto de resposta contém o conteúdo gerado. Você pode analisar a saída para uso no seu fluxo de produção de vídeo. Certifique-se de tratar erros adequadamente, pois podem ocorrer problemas de rede ou chaves inválidas.

Respostas em Streaming

Ative o streaming definindo stream: true na sua requisição. A API retorna um fluxo de Eventos Enviados pelo Servidor (SSE). Cada fragmento contém texto parcial. O último fragmento inclui estatísticas de uso, como contagens de tokens. O streaming reduz a latência percebida para scripts longos ou metadados detalhados. Permite que sua aplicação exiba o progresso em tempo real. Isso é ideal para ferramentas interativas ou exibição de texto ao 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 fluxo processa fragmentos conforme chegam. Os dados de uso no último fragmento ajudam você a rastrear os custos com precisão. Erros durante o streaming podem interromper o fluxo, então implemente lógica de nova tentativa se necessário. O modelo suporta até 100.000 tokens na janela de contexto.

Limites, Erros e Contexto

A janela de contexto tem 100.000 tokens no total. A saída máxima por requisição é de 32.000 tokens. Você pode fazer 300 requisições por minuto e 8 requisições simultâneas por chave. Os corpos das requisições devem ter menos de 8 MB. Erros incluem 401 para chaves inválidas e 429 para limites de requisições. 402 indica crédito insuficiente. Crédito pré-pago é cobrado apenas pelo uso real de tokens. Erros e recusas são gratuitos. O crédito nunca expira. Não precisa de cartão para o teste de $0,50. Resgate este crédito com um clique na sua página de chave de API. Recarregue com USDT ou USDC.