IA sin censura: dónde usarla, cuánto cuesta y qué comprobar

Llamar a Venice mediante la API compatible con OpenAI

Venice sigue la especificación de OpenAI, así que cualquier biblioteca de OpenAI funciona si cambias la dirección. Crea la clave en venice.ai/settings/api y guárdala en la terminal. La API consume créditos: la suscripción solo incluye una pequeña asignación mensual (Pro: US$ 1; cuentas gratuitas: ninguna), así que agrega saldo antes. Sin saldo, la API responde con el error 402 INSUFFICIENT_BALANCE.

Linux, Mac o WSL (terminal bash):

export VENICE_API_KEY="pega-tu-clave-aquí"   # nunca en el código ni en 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":"Explica qué es la abliteration en 3 frases."}]}'

Windows (PowerShell):

$env:VENICE_API_KEY="pega-tu-clave-aquí"   # solo vale para esta ventana

$body = @{ model="venice-uncensored-1-2"; messages=@(@{ role="user"; content="Explica qué es la abliteration en 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

Lo mismo en Python, con la biblioteca openai. Antes crea un entorno aislado para no modificar el Python del sistema:

# Linux, Mac o 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

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

Algunos modelos solo están disponibles en planes de pago y devuelven el error 401 PRO_ONLY_MODEL. Los ids cambian: consulta la lista actual en docs.venice.ai. abliteration.ai funciona igual, con base_url="https://api.abliteration.ai/v1" y su propia clave.

Ejecutar en tu computadora con Ollama

Primero instala Ollama. En Windows y Mac, descárgalo desde ollama.com/download. En Linux:

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

Regla de memoria: el modelo debe caber en la memoria de la tarjeta gráfica (VRAM), con 1 a 2 GB libres para la conversación. El archivo de Ollama ya muestra el tamaño: orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored (versión predeterminada, cuantizada) ocupa 18 GB, así que requiere una GPU de 24 GB. Sin GPU, funciona con la memoria de la computadora, pero mucho más lento.

Elige según tu equipo (tamaños comprobados en el registro de Ollama el 09/11/2026):

# GPU de 24 GB o más (archivo de 18 GB)
ollama run orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored

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

# solo CPU o computadora portátil sencilla (archivo de 2,5 GB)
ollama run huihui_ai/qwen3-abliterated:4b

La primera vez, el comando descarga el modelo; después abre el chat directamente. Para salir, escribe /bye.

# el mismo modelo mediante la API local de Ollama (Ollama debe estar funcionando;
# si aparece un error de conexión, ejecuta "ollama serve" en otra terminal)
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model":"orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored","messages":[{"role":"user","content":"hola"}],"stream":false}'

¿Quieres configurarlo para acceder desde el celular, sin exponer nada en internet, y comparar un modelo normal con uno sin censura? La guía hermana explica el proceso completo paso a paso: IA privada en 3 niveles.

Conectar el modelo a una herramienta de agente

Las herramientas de agente y los editores que aceptan un “endpoint compatible con OpenAI” pueden usar cualquiera de estos modelos. La idea es siempre la misma: tres campos:

• Dirección base: https://api.venice.ai/api/v1, https://api.abliteration.ai/v1 o, en local, http://localhost:11434/v1.
• Clave: la tuya, mediante una variable de entorno (en Ollama local el campo es obligatorio, pero se ignora: su documentación usa ollama).
• Nombre del modelo: el id exacto de la tabla, como venice-uncensored-1-2.

Ejemplo concreto: opencode acepta un proveedor propio en el archivo opencode.jsonc, según el formato de su documentación. Para 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": {} }
    }
  }
}

El modelo aparece como venice/venice-uncensored-1-2. Con Ollama local, opencode encuentra los modelos automáticamente en http://127.0.0.1:11434. Otras herramientas de agente, como Claude Code y Codex, están diseñadas para los modelos de sus propias empresas y pueden limitar o no aceptar proveedores externos; consulta la documentación de cada una antes de probar. abliteration.ai también es compatible con el formato de Anthropic, lo que ayuda en herramientas que solo aceptan ese formato. Recuerda: un modelo más pequeño y sin bloqueo se equivoca más en tareas largas de agente, así que revisa cada paso que ejecute.