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Apertus ia API Documentation

Conecta tus herramientas existentes a ia sin censura con una única clave API y el endpoint estándar compatible con OpenAI.

1. Quickstart: Connect Your First Request

La URL base es https://api.apertusia.com/v1. Pasa tu clave de API en el encabezado Authorization. El identificador del modelo es uncensored. Esta configuración funciona con cualquier cliente compatible con OpenAI.

Use este comando cURL para probar la conectividad de inmediato. Reemplace YOUR_API_KEY con su clave real.

curl https://api.apertusia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 python libraries for web scraping"}]
  }'

Los errores de autenticación devuelven 401. Fondos insuficientes devuelven 402. Los límites de tasa devuelven 429.

2. Parámetros compatibles: Temperatura, Top P y Seed

Controla la aleatoriedad con temperature, la diversidad con top_p y la reproducibilidad con seed. Estos parámetros siguen las convenciones estándar de OpenAI. Establece temperature en 0.7 para un resultado equilibrado o en 1.0 para mayor creatividad. Usa top_p para limitar el muestreo a la masa de probabilidad superior. El parámetro seed garantiza resultados idénticos para depuración.

Ejemplo de fragmento de código Python para pruebas locales:

from openai import OpenAI

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

3. Respuestas en streaming con Server-Sent Events

Habilita el streaming configurando stream: true. La API devuelve fragmentos a través de Server-Sent Events. Cada fragmento contiene texto parcial y datos de uso de tokens. Esto reduce la latencia percibida en respuestas largas. Maneja los eventos SSE para actualizar tu interfaz de usuario en tiempo real.

Ejemplo de Node.js usando el SDK oficial:

import OpenAI from "openai";

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

4. Configuración de Function Calling y modo JSON

Usa response_format con {"type": "json_object"} para obtener una salida JSON estricta. Esto garantiza datos estructurados para pipelines programáticos. Habilita la llamada de funciones proporcionando un array tools en el cuerpo de la solicitud. El modelo devolverá las llamadas a herramientas en el formato esperado. Usa tool_choice para forzar un comportamiento específico.

5. Límites de frecuencia y restricciones de tamaño de solicitud

Cada clave de API admite 300 solicitudes por minuto. Las solicitudes concurrentes están limitadas a 8 por clave. El tamaño máximo del cuerpo de la solicitud es de 8 MB. La ventana de contexto contiene 100,000 tokens en total. La salida máxima por solicitud es de hasta toda la ventana de 100,000 tokens. Deja max_tokens sin configurar o configúralo en un valor alto para evitar truncamientos. Los errores no consumen crédito. No se emiten reembolsos, pero los errores de facturación se corrigen a través de Soporte.

6. Autenticación y manejo de errores

Genera tu clave desde el panel de control. Usa inicio de sesión con Google o correo electrónico. La clave aparece de inmediato. Inclúyela en la cabecera Authorization: Bearer. Las claves inválidas devuelven 401. Los errores 429 indican que se ha agotado el límite de tasa. Los errores 402 significan que se ha agotado tu crédito prepagado. Recarga con USDT o USDC. Los créditos nunca expiran.

Streaming

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)

Common queries

What is the uncensored ia model context window?

El modelo admite una ventana de contexto de 100,000 tokens. Esto incluye tanto el prompt como la respuesta. No hay un límite separado para la salida: una respuesta puede utilizar todo el espacio restante en la ventana.

How do I handle streaming responses in Python?

Establece el parámetro <code>stream</code> en <code>true</code> en tu solicitud. Itera sobre el objeto de respuesta para procesar cada fragmento. Usa el SDK oficial para el análisis automático de SSE.

What happens if I hit the rate limit?

La API devuelve un código de estado 429. Puedes reintentar después de una breve espera. Cada clave permite 300 solicitudes por minuto. Aumenta la concurrencia generando claves adicionales si es necesario.

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