Início rápido: Primeira Chamada de API

URL Base e Autenticação

Sua chave de API autentica cada solicitação. Você deve incluí-la no Authorization cabeçalho como um token Bearer. Use a URL base https://api.textspolitical.com/v1 para todos os endpoints. Esta URL funciona com SDKs padrão do OpenAI e qualquer cliente compatível. Sua chave concede acesso ao modelo sem censura sem taxas de assinatura.

Enviando Sua Primeira Conclusão de Chat

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions com seu prompt. O ID do modelo é uncensored. Ele responde com texto sem filtrar conteúdo adulto legal. Este formato de resposta direta é ideal para gerar mensagens políticas em massa. Use o exemplo a seguir para verificar sua conexão.

Copycurl https://api.textspolitical.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three benefits of digital surveys for campaign outreach"}]
  }'

Usando SDKs Python e Node

Instale a biblioteca oficial da OpenAI para simplificar a integração. Passe sua URL base e chave de API durante a inicialização. O SDK Python lida com a serialização JSON automaticamente. O SDK Node fornece funcionalidade semelhante para ambientes JavaScript. Ambas as ferramentas suportam os parâmetros necessários, como temperatura e top_p.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.textspolitical.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 com SSE

Ative o streaming definindo stream: true. Você recebe Server-Sent Events (SSE) conforme os tokens são gerados. Isso reduz a latência percebida para textos políticos longos. Os detalhes de uso de tokens aparecem no último chunk. Este método é essencial para interfaces de chat em tempo real ou geração de texto ao vivo.

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)

Chamada de Função e Modo JSON

Usar response_format definido para json_object para dados estruturados. Chamada de funções permite que o modelo saia ferramentas definidas. Isso é útil para dados de pesquisa ou mensagens políticas marcadas. Você também pode definir tool_choice para forçar comportamentos específicos. Certifique-se de que seu esquema corresponda ao formato de saída esperado.

Limites de Taxa e Restrições

Você está limitado a 300 solicitações por minuto por chave. A simultaneidade é limitada a 8 solicitações simultâneas. O corpo de cada solicitação deve permanecer abaixo de 8 MB. A janela de contexto suporta 100.000 tokens no total. Erros e recusas não consomem crédito. Use esses limites para projetar sua lógica de retry de forma eficaz.