Documentación para desarrolladores

URL Base y Autenticación

Usar https://api.caiapi.cc/v1 como tu URL base. Autentícate pasando tu clave API única en el Authorization header. Este enfoque estándar te permite integrar cualquier SDK compatible con OpenAI sin reescribir tu lógica de conexión.

Copycurl https://api.caiapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Get user_id 99 for account settings."}]
  }'

Tu clave otorga acceso al modelo sin censura. Manténla segura, ya que rastrea tu uso de tokens y facturación directamente.

Primera solicitud con Python

Inicializa el cliente con tu clave y la URL base correcta. Envía un prompt simple para verificar la conectividad y la calidad de la respuesta.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Esperar una respuesta de texto directa. El modelo ignora los filtros de contenido estándar, lo que lo hace ideal para roleplay o escritura creativa.

Integración del SDK Node

Instala el SDK oficial y configúralo para que apunte a nuestro endpoint. Esto garantiza la compatibilidad con proyectos existentes de TypeScript o JavaScript.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Maneja el objeto de respuesta para extraer el texto generado. La estructura coincide con las salidas estándar de OpenAI.

Respuestas en streaming

Habilita la transmisión estableciendo stream: true. Recibe tokens a medida que se generan, lo que reduce la latencia percibida para salidas largas.

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)

Los detalles de uso de tokens aparecen en el último fragmento. Este método es óptimo para interfaces de chat en tiempo real.

Llamada de Función y Modo JSON

Define las herramientas en tu solicitud para obtener salidas estructuradas. Utiliza response_format: {"type": "json_object"} para forzar un formato JSON estricto.

Esta característica permite que tu aplicación analice las salidas del modelo de forma programática. Funciona de forma fiable con el modelo uncensored tanto para tareas creativas como lógicas.

Límites de velocidad y errores

Límite: 300 solicitudes por minuto. Concurrente: 8 solicitudes por clave. Error 401 significa clave no válida. Error 402 significa sin crédito. Error 429 significa límite de velocidad excedido. Ventana de contexto: 100.000 tokens. Salida máxima: 16.000 tokens.

Los errores no consumen crédito. Ajusta tu lógica de reintento en consecuencia.