IA sem censura: onde usar, quanto custa e o que conferir

Chamar a Venice pela API compatível com OpenAI

A Venice segue a especificação da OpenAI, então qualquer biblioteca da OpenAI funciona trocando o endereço. Crie a chave em venice.ai/settings/api e guarde no terminal. A API consome créditos: a assinatura dá só uma franquia mensal pequena (Pro: US$ 1; contas grátis: nenhuma), então coloque saldo antes. Sem saldo, a API responde erro 402 INSUFFICIENT_BALANCE.

Linux, Mac ou WSL (terminal bash):

export VENICE_API_KEY="cole-sua-chave-aqui"   # nunca no código nem no git

curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"venice-uncensored-1-2","messages":[{"role":"user","content":"Explique o que é abliteration em 3 frases."}]}'

Windows (PowerShell):

$env:VENICE_API_KEY="cole-sua-chave-aqui"   # vale só para esta janela

$body = @{ model="venice-uncensored-1-2"; messages=@(@{ role="user"; content="Explique o que é abliteration em 3 frases." }) } | ConvertTo-Json -Depth 5
Invoke-RestMethod -Uri https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions -Method Post -Headers @{ Authorization="Bearer $env:VENICE_API_KEY" } -ContentType "application/json; charset=utf-8" -Body $body

O mesmo em Python, com a biblioteca openai. Crie antes um ambiente isolado para não mexer no Python do sistema:

# Linux, Mac ou WSL
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install openai

# Windows (PowerShell)
py -m venv .venv; .venv\Scripts\Activate.ps1
pip install openai

import os
from openai import OpenAI

cliente = OpenAI(
    base_url="https://api.venice.ai/api/v1",
    api_key=os.environ["VENICE_API_KEY"],
)
r = cliente.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-1-flash-1017-uncensored",  # ou venice-uncensored-1-2, gemma-4-uncensored
    messages=[{"role": "user", "content": "Liste 3 riscos de um modelo sem censura."}],
)
print(r.choices[0].message.content)

Alguns modelos são só para planos pagos e devolvem erro 401 PRO_ONLY_MODEL. Os ids mudam: confira a lista atual em docs.venice.ai. A abliteration.ai funciona do mesmo jeito, com base_url="https://api.abliteration.ai/v1" e a chave dela.

Rodar no seu computador com o Ollama

Primeiro instale o Ollama. No Windows e no Mac, baixe em ollama.com/download. No Linux:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Regra de memória: o modelo precisa caber na memória da placa de vídeo (VRAM), com uma folga de 1 a 2 GB para a conversa. O arquivo do Ollama já mostra o tamanho: o orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored (versão padrão, quantizada) tem 18 GB, então pede uma GPU de 24 GB. Sem GPU ele roda na memória do computador, mas bem mais devagar.

Escolha pela sua máquina (tamanhos conferidos no registro do Ollama em 09/11/2026):

# GPU de 24 GB ou mais (arquivo de 18 GB)
ollama run orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored

# GPU de 8 GB (arquivo de 5 GB)
ollama run huihui_ai/qwen3-abliterated:8b

# só CPU ou notebook simples (arquivo de 2,5 GB)
ollama run huihui_ai/qwen3-abliterated:4b

Na primeira vez o comando baixa o modelo; depois abre o chat direto. Para sair, digite /bye.

# o mesmo modelo pela API local do Ollama (o Ollama precisa estar rodando;
# se der erro de conexão, rode "ollama serve" em outro terminal)
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model":"orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored","messages":[{"role":"user","content":"oi"}],"stream":false}'

Quer montar isso com acesso pelo celular, sem expor nada na internet, e comparar modelo normal com sem censura? O guia irmão faz o passo a passo completo: IA privada em 3 níveis.

Ligar o modelo numa ferramenta de agente

Ferramentas de agente e editores que aceitam um “endpoint compatível com OpenAI” conseguem usar qualquer um desses modelos. A ideia é sempre a mesma, três campos:

• Endereço base: https://api.venice.ai/api/v1, https://api.abliteration.ai/v1 ou, local, http://localhost:11434/v1.
• Chave: a sua, por variável de ambiente (no Ollama local o campo é obrigatório, mas ignorado: a doc dele usa ollama).
• Nome do modelo: o id exato da tabela, como venice-uncensored-1-2.

Exemplo concreto: o opencode aceita um provedor próprio no arquivo opencode.jsonc, no formato da documentação dele. Para a Venice:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "providers": {
    "venice": {
      "name": "Venice",
      "env": ["VENICE_API_KEY"],
      "package": "@opencode/ai/providers/openai-compatible",
      "settings": { "baseURL": "https://api.venice.ai/api/v1" },
      "models": { "venice-uncensored-1-2": {} }
    }
  }
}

O modelo aparece como venice/venice-uncensored-1-2. Com o Ollama local o opencode acha os modelos sozinho em http://127.0.0.1:11434. Outras ferramentas de agente, como Claude Code e Codex, são feitas para os modelos da própria empresa e podem limitar ou não aceitar provedores de fora; confira na documentação de cada uma antes de tentar. A abliteration.ai também fala o formato da Anthropic, o que ajuda em ferramentas que só aceitam esse. Lembre: modelo menor e sem trava erra mais em tarefa longa de agente, então revise cada passo que ele executar.