LLM No Login: Inicio rápido de API
Comienza con nuestra API LLM sin censura en minutos. Usa el endpoint compatible con OpenAI estándar para enviar prompts y recibir respuestas de texto sin filtrar con cero complicaciones.
https://api.llmnologin.com/v1uncensored
Autenticación
Toda petición requiere una clave de API válida. Obtienes esta clave inmediatamente después de registrarte con solo un correo electrónico y contraseña en nuestra página de generación de claves. No se requiere verificación telefónica, tarjeta de crédito ni identidad corporativa para comenzar. Para el nivel de prueba, no se necesita método de pago, aunque se requiere crédito pagado para un uso sostenido más allá de la asignación inicial de prueba.
Incluye la clave en el encabezado Authorization usando el esquema Bearer. Mantén tu clave segura; puedes regenerarla en cualquier momento desde tu panel, lo que revoca instantáneamente la clave anterior. Si ves un error 401, verifica que la clave esté activa y con el formato correcto.
Endpoint de Chat Completions
La funcionalidad principal reside en el endpoint estándar de chat-completions. Esta API acepta entrada de texto y devuelve salida de texto, admitiendo tanto prompts simples como conversaciones estructuradas con múltiples turnos. Es compatible con los SDKs oficiales de OpenAI y cualquier cliente que soporte la especificación de API de OpenAI.
Para realizar tu primera petición, apunta tu cliente a nuestra URL base: https://api.llmnologin.com/v1. Especifica el ID del modelo como uncensored en el cuerpo de la petición. Este modelo es una variante de pesos abiertos ajustada para responder sin rechazos de contenido para uso adulto lícito, lo que lo hace ideal para escritura creativa, programación o investigación donde los filtros estándar podrían interferir.
URL base: https://api.llmnologin.com/v1
Endpoint: POST /v1/chat/completions
Aquí tienes un ejemplo básico usando cURL para enviar un prompt simple:
curl https://api.llmnologin.com/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."}]
}'SDK Python
Para desarrolladores Python, el SDK oficial de OpenAI para Python funciona de forma nativa con configuración mínima. Solo necesitas actualizar la URL base para apuntar a nuestro servicio y proporcionar tu clave de API. Este enfoque te permite aprovechar bibliotecas y herramientas familiares mientras accedes a un modelo sin censura sin las restricciones de los proveedores comerciales estándar.
Inicializa el cliente con tu clave y la URL base personalizada. Luego, llama al método chat.completions.create con el ID del modelo uncensored. Esta configuración es ideal para integrar capacidades de LLM en scripts, bots o servicios backend donde necesitas generación de texto fiable y sin filtrar.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.llmnologin.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)SDK Node
Los desarrolladores de JavaScript y TypeScript pueden usar el paquete npm oficial openai para interactuar con nuestra API. Al igual que con Python, debes configurar el cliente para usar nuestra URL base y encabezado de autenticación. Esto asegura que tus aplicaciones Node.js puedan integrarse sin problemas con nuestro modelo sin censura para tareas que van desde la generación de código hasta el análisis de contenido.
Crea una nueva instancia del cliente de OpenAI, establece apiKey y baseURL, y luego invoca el endpoint de finalización de chat. Este método es eficiente para renderizado del lado del servidor, endpoints de API o flujos de trabajo automatizados donde se requieren baja latencia y alto rendimiento.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmnologin.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);Respuestas en streaming
Para aplicaciones que se benefician de la retroalimentación en tiempo real, como interfaces de chat o asistentes de codificación en vivo, habilita el streaming estableciendo stream: true en tu petición. La API devuelve un flujo de Server-Sent Events (SSE), lo que te permite procesar tokens a medida que se generan en lugar de esperar a toda la respuesta.
Esto reduce significativamente la latencia percibida. Los SDKs manejan el análisis de flujos SSE automáticamente, exponiendo un iterador asíncrono o callback para cada token. Esto es particularmente útil para la generación de contenido extenso donde los usuarios prefieren ver el progreso a medida que ocurre.
stream = 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)Límites, errores y contexto
Nuestro servicio admite una ventana de contexto de 100.000 tokens, que acomoda tanto tokens de prompt como de finalización. Esto permite un historial de conversación extenso o el procesamiento de documentos grandes dentro de una sola petición. Ten en cuenta el límite de cuerpo de petición de 8 MB y el límite de peticiones de 300 peticiones por minuto por clave de API.
Los códigos de error comunes incluyen 401 para claves inválidas, 402 por crédito prepago insuficiente y 429 por límite de peticiones excedido. Si encuentras un error 402, recarga tu cuenta mediante cripto (USDT o USDC) para continuar el uso. El crédito pagado no caduca, así que puedes usarlo a tu propio ritmo. Ten en cuenta que, aunque el modelo es sin censura, las peticiones que involucran contenido sexual con menores siempre están bloqueadas.
