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Base URL y Autenticación

Para usar esta API, necesitas una clave de API y la base URL correcta. Nuestro servicio es totalmente compatible con las bibliotecas cliente estándar de OpenAI. No necesitas instalar nuevas dependencias ni aprender un nuevo SDK. Simplemente apunta tu cliente existente a nuestro endpoint.

Genera una clave en la página Obtener clave de API. Puedes iniciar sesión con Google o usar un correo electrónico y contraseña. La clave se muestra inmediatamente. Guárdala de forma segura. Cada petición debe incluir esta clave en el encabezado Authorization.

La base URL para todas las peticiones es: https://api.minicpm.cc/v1. Esta URL maneja finalizaciones de chat, listado de modelos y respuestas en streaming. No hay endpoints separados para embeddings o visión. Esta es una API solo de texto.

Primera Petición

Envía una petición estándar de finalización de chat para comenzar a generar texto. El ID del modelo es siempre uncensored. Este modelo es un modelo de lenguaje grande de pesos abiertos ajustado para responder sin rechazos de contenido para uso adulto lícito. No es GPT, Claude ni ningún otro modelo de proveedor.

Establece el campo model a uncensored. Proporciona tus mensajes en el formato de array estándar. La API devuelve una respuesta de texto. Puedes controlar la longitud de la salida con max_tokens. Si no lo estableces, la salida máxima predeterminada es de 2.048 tokens.

Integración con SDK de Python

Usa la biblioteca oficial de Python de OpenAI para interactuar con la API. Solo necesitas configurar la base URL y la clave de API. El resto de la biblioteca funciona como se espera. Esto incluye soporte para streaming, llamadas a funciones y modo JSON.

Instala la biblioteca con pip install openai. Inicializa el cliente con tu base URL y clave. Envía mensajes al endpoint de finalizaciones de chat. El objeto de respuesta contiene el texto generado, el uso de tokens y la razón de finalización. Puedes acceder a estos campos directamente en tu código Python.

Integración con SDK de Node.js

El SDK de Node.js funciona de manera idéntica a la versión de Python. Instala el paquete y configura la base URL. El cliente maneja la autenticación y el formato de las peticiones automáticamente. Esto te permite integrar la API en tus servicios backend rápidamente.

Pasa la base URL y la clave de API al constructor del cliente de OpenAI. Usa el método chat.completions.create. La estructura de la respuesta coincide con el estándar de OpenAI. Puedes manejar errores, verificar el uso de tokens y procesar el contenido. Este enfoque garantiza la compatibilidad con bases de código existentes que ya usan OpenAI.

Respuestas en Streaming

Habilita el streaming estableciendo stream: true en tu petición. La API devuelve una secuencia de Eventos Enviados por el Servidor (SSE). Cada evento contiene un fragmento de la respuesta. Esto te permite mostrar texto al usuario a medida que se genera.

El último fragmento incluye las estadísticas de uso de tokens. Esto es útil para rastrear costos. El streaming reduce la latencia percibida para los usuarios. Se recomienda para interfaces de chat. Puedes analizar los eventos en tu código cliente para construir la respuesta final o mostrar tokens en tiempo real.

Límites, Errores y Contexto

El modelo admite una ventana de contexto de 100.000 tokens. Esto incluye tanto el prompt como la finalización. La salida máxima por petición es de 32.000 tokens. Puedes ajustar el parámetro max_tokens para controlarlo.

Los límites de peticiones están establecidos en 300 peticiones por minuto por clave. Puedes tener 8 peticiones simultáneas. El cuerpo de la petición debe ser inferior a 8 MB. Si la clave no es válida, recibirás un error 401. Si no tienes crédito, recibirás un error 402. Si excedes el límite de peticiones, recibirás un error 429. Los errores y rechazos no consumen crédito.

cURL

Copycurl https://api.minicpm.cc/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."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming

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)

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