Guía de inicio rápido de APIs de modelo

Autenticación y URL base

El endpoint vive en https://api.modelapis.cc/v1. Pasa tu clave en el Authorization header como token bearer. El sistema rechaza las solicitudes con claves no válidas mediante errores 401 y bloquea los intentos de gastar crédito que no tienes con respuestas 402. Puedes generar una nueva clave inmediatamente en el panel, y la antigua se vuelve inactiva al instante.

Enviar una Completación de Chat

Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions con tu historial de mensajes. El ID del modelo es «uncensored» y acepta parámetros estándar como temperature y top_p. Esta configuración funciona con cualquier cliente que hable el protocolo OpenAI, incluyendo Cursor y otras herramientas de desarrollo.

Copycurl https://api.modelapis.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "get current unix timestamp"}]
  }'

Comprueba la respuesta para content field inside the assistant message. If you exceed your rate limit, the API returns a 429 status code. You can monitor your remaining balance directly in the dashboard dashboard without needing to parse headers manually.

Respuestas en streaming vía SSE

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tu cuerpo de solicitud. La API devuelve Eventos Enviados por Servidor (SSE) que contienen fragmentos parciales de texto. Este enfoque es ideal para construir interfaces de chat que renderizan texto a medida que se genera.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Cada fragmento contiene solo un fragmento de la respuesta final. El fragmento final incluye las estadísticas completas de uso de tokens para la solicitud. Esto te permite rastrear los costos en tiempo real sin esperar a que termine toda la generación.

Llamada de Función y Herramientas

Define tus herramientas en la tools parameter y establece tool_choice para auto. El modelo devuelve llamadas de herramientas estructuradas cuando es apropiado, permitiendo que tu aplicación ejecute funciones externas. Esta función funciona perfectamente con los SDK estándar de OpenAI.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Analiza el tool_calls array en el mensaje del asistente para activar la lógica de tu backend. Luego puedes alimentar los resultados de vuelta en la conversación como respuestas de herramienta. Este ciclo permite flujos de trabajo agénticos complejos sin salir de la API.

Aplicación estricta del modo JSON

Establecer response_format para {"type": "json_object"} forzar al modelo a generar JSON válido. Esto es crucial para aplicaciones que analizan la respuesta programáticamente. El modelo respetará estrictamente esta restricción.

Usa este modo cuando necesites estructuras predecibles para tus pipelines de datos. Reduce la necesidad de trucos de regex post-procesamiento. El modelo sigue siendo sin censura incluso en modo JSON, entregando datos sin filtros de contenido.

Límites de Tokens y Ventana de Contexto

La ventana de contexto admite hasta 100.000 tokens para prompt y completion combinados. Puedes solicitar hasta 16.000 tokens de salida por solicitud. Si no especificas max_tokens, el valor predeterminado es 2,048 tokens.

Las solicitudes están limitadas a 300 por minuto por clave. El tamaño máximo del cuerpo de la solicitud es de 8 MB. Estos límites garantizan un rendimiento estable para un uso de alto volumen. Los errores y rechazos no consumen tu crédito prepagado, por lo que solo pagas por las generaciones exitosas.

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)