ia sem filtro para pesquisa em pipelines de IA

Texto Sem Censura para Pipelines Multimodais

A maioria dos pipelines multimodais começa com um modelo de visão ou áudio que gera texto bruto. LLMs padrão frequentemente recusam processar ou refinar esse texto se ele contiver conteúdo maduro ou de nicho. A camada de texto da nossa API whisper fica após sua geração visual ou de áudio, oferecendo raciocínio bruto e sem censura. Não é um motor de fala-para-texto; é uma API de conclusão de texto projetada para lidar com a saída desses motores sem recusas de conteúdo.

Use-a para limpar transcrições, gerar legendas para conteúdo adulto ou extrair dados de logs de vídeo sem censura. O modelo é ajustado para responder sem filtrar uso adulto legal, garantindo que seu pipeline não quebre quando os modelos padrão falharem. Você insere texto, recebe texto, sem filtros ocultos.

Suporte a SDK Compatível com OpenAI

Nossa API segue o padrão de chat-completions da OpenAI. Você pode usar o SDK oficial da OpenAI para Python, Node.js ou qualquer cliente compatível. Basta atualizar o base_url para https://api.whisperapis.com/v1 e definir sua chave de API. O ID do modelo é uncensored. Suportamos streaming via Server-Sent Events (SSE) e chamada de funções/tool, facilitando a integração em bases de código existentes.

• POST /v1/chat/completions para geração
• GET /v1/models para listagem
• Sem embeddings, imagens ou geração de áudio

Copyfrom openai import OpenAI

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

Janela de Contexto de 100k para Análise Profunda

Processar documentos longos ou transcrições extensas requer uma grande janela de contexto. Nossa API suporta até 100.000 tokens por requisição, incluindo prompt e conclusão. Isso permite alimentar livros inteiros, logs longos ou saídas de OCR de alta resolução em uma única chamada. Modelos padrão frequentemente limitam você a 8k ou 32k tokens, forçando estratégias complexas de chunking. Com 100k, você pode realizar análise profunda, resumo ou extração em todo o contexto.

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

Preços Pay-As-You-Go

Oferecemos um modelo de preços simples e transparente para processamento de texto de alto contexto. Não há mensalidades, complexidade empresarial ou custos ocultos. Você paga apenas pelos tokens que usa. Créditos de recarga estão disponíveis a partir de $10, com bônus para valores maiores. Crédito pago nunca expira, então você pode usá-lo quando precisar.

• $0,25 por 1M de tokens de entrada
• $1,00 por 1M de tokens de saída
• Sem necessidade de assinatura

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Sem filtros de conteúdo, apenas texto

Nosso modelo é sem censura por padrão. Ele não recusa tópicos adultos lícitos, ficcionais, de pesquisa em segurança ou controversos. Isso o torna ideal para pipelines que processam conteúdo gerado por usuários, escrita criativa ou mídia de nicho. No entanto, ele não é para todos. Se você precisa de moderação estrita de conteúdo, saídas seguras para marca ou inferência de baixa latência para chat em tempo real, este pode não ser o ajuste ideal. Também não oferecemos garantias de SLA, certificações SOC2 ou implantação on-prem. Somos uma API de texto sem censura simples para desenvolvedores que precisam de saída bruta sem filtros.

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)