Guia de Início Rápido da API de Embeddings

Autenticação

Acesse a API usando uma chave de API exclusiva gerada no painel da sua conta. Inclua esta chave no cabeçalho Authorization de cada requisição usando o esquema Bearer. A URL base para todos os endpoints é https://api.embeddingapis.com/v1. Esta URL funciona com os SDKs oficiais da OpenAI e qualquer cliente configurado para serviços compatíveis com OpenAI. Mantenha sua chave segura, pois ela concede acesso aos seus créditos pré-pagos.

Cada conta está limitada a uma chave ativa, que pode ser regenerada a qualquer momento. Regenerar a chave revoga imediatamente a anterior, então atualize sua configuração prontamente.

O Endpoint de Chat Completions

Envie prompts de texto para o endpoint POST /v1/chat/completions. A API oferece um único modelo sem censura identificado pelo ID uncensored. Este modelo é um LLM de pesos abertos ajustado para responder sem recusas de conteúdo para tópicos adultos lícitos, fictícios ou de pesquisa de segurança. Ele processa texto e gera texto, sendo ideal para etapas de pós-processamento, resumo ou extração em seu pipeline.

Estruture sua solicitação com uma matriz messages contendo seus prompts de sistema e usuário. A API retorna uma resposta JSON contendo o texto gerado.

Copycurl https://api.embeddingapis.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."}]
  }'

Integração com SDK Python

Use a biblioteca oficial OpenAI Python para interagir com a API. Defina o base_url para nosso endpoint e forneça sua chave de API. Esta abordagem permite aproveitar o código de cliente existente com alterações mínimas. O cliente gerencia a serialização e as solicitações de rede, retornando respostas estruturadas que você pode analisar para a lógica do seu aplicativo.

Certifique-se de estar usando uma versão recente do SDK para suportar todos os recursos, incluindo streaming e chamada de ferramentas. O ID do modelo permanece uncensored ao invocar as conclusões.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Integração com SDK Node.js

Para ambientes JavaScript ou TypeScript, use o SDK Node.js da OpenAI. Configure o cliente com a URL base e a chave de API corretas. Esta configuração garante compatibilidade com seus pipelines existentes baseados em Node. O SDK gerencia a conexão com o endpoint POST /v1/chat/completions, permitindo enviar prompts e receber conclusões de texto de forma eficiente.

Esta integração é adequada para processamento de texto no lado do servidor, como geração de legendas, roteiros ou extração de dados de grandes blocos de texto.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Respostas em Streaming

Para aplicativos de baixa latência, ative o streaming definindo stream: true em sua solicitação. A API retorna um stream de Server-Sent Events (SSE), entregando tokens conforme são gerados. Isso é particularmente útil para interfaces de usuário em tempo real ou ao processar textos longos onde o feedback imediato é valioso.

Analise o stream SSE para lidar com respostas parciais. O modelo sem censura suporta este modo, permitindo que você reaja ao conteúdo conforme é produzido sem aguardar a conclusão inteira.

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)

Limites, Erros e Janela de Contexto

A janela de contexto suporta 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados. Requisições que excedam o limite de corpo de 8 MB ou o limite de requisições de 300 requisições por minuto falharão. Erros de autenticação retornam status 401 se a chave for inválida. Quando o crédito pré-pago é esgotado, as requisições falham porque não há créditos restantes para cobrir o uso de tokens. Um status 429 indica esgotamento do limite de requisições.

Um limite rígido de conteúdo sempre se aplica: solicitações contendo conteúdo sexual envolvendo menores são bloqueadas, independentemente de outras configurações. Todo o outro conteúdo adulto lícito é processado sem recusa.