Integrieren Sie die Uncensored AI LLM API

Ihre Basis-URL konfigurieren

Richten Sie Ihren Client zunächst auf unseren dedizierten Endpunkt. Verwenden Sie https://api.uncensoredaillm.com/v1 als Ihre Basis-URL. Dies stellt sicher, dass alle Anfragen direkt unsere unzensierte Infrastruktur treffen. Sie müssen die Modellsnamen nicht ändern, es sei denn, Sie geben uncensored explizit.

Die Authentifizierung basiert auf einem einzelnen API-Schlüssel, der aus Ihrem Dashboard generiert wird. Übergeben Sie ihn im Authorization Header als Bearer-Token. Dieser Schlüssel gewährt Zugriff auf Ihr Vorausguthaben. Fehler wie 401 deuten auf einen ungültigen Schlüssel hin, während 402 bedeutet, dass Sie über Krypto nachladen müssen.

Senden Sie Ihre erste Vervollständigung

Machen Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit Ihrem Nachrichtenarray. Die Modell-ID muss auf uncensored. Dieses Modell lehnt legale erwachsene, fiktive oder kontroverse Themen nicht ab. Es ist kein GPT, Claude oder ein anderes Modell eines anderen Anbieters.

Legen Sie den max_tokens Parameter zur Steuerung der Ausgabelänge. Der Standardwert beträgt 2.048 Tokens. Sie können diesen Wert auf bis zu 16.000 Tokens pro Anfrage erhöhen. Das gesamte Context-Window umfasst 100.000 Tokens. Dies umfasst sowohl Prompt als auch Completion.

Schnellstart mit Python

Verwenden Sie das offizielle OpenAI Python-SDK für eine schnelle Integration. Installieren Sie das Paket und initialisieren Sie den Client mit unserer Basis-URL. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel als api_key Argument.

Node SDK-Integration

Initialisieren Sie den OpenAI Client in Node.js. Legen Sie apiKey Ihrem Token und baseURL zu unserem Endpunkt. Rufen Sie chat.completions.create mit dem Modell uncensored. Dies funktioniert mit jeder OpenAI-kompatiblen Client-Bibliothek.

Streaming-Antworten aktivieren

Festlegen stream: true in Ihrem Anfragekörper. Die API gibt Daten über Server-Sent Events (SSE) zurück. Jeder Chunk enthält teilweise Inhalte. Details zur Token-Nutzung erscheinen im letzten Chunk. Dies ermöglicht die Echtzeit-Anzeige des generierten Texts. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz bei langen Antworten.

Limits, Fehler und Kontext

Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel begrenzt. Gleichzeitige Anfragen sind auf 8 begrenzt. Anfragekörper müssen unter 8 MB liegen. Ein 429-Fehler zeigt an, dass Sie das Rate-Limit erreicht haben. Erhöhen Sie Ihr Intervall oder reduzieren Sie die Parallelität. Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Token. Ablehnungen für leichte sexuelle Inhalte sind fest codiert. Alle anderen rechtmäßigen Inhalte sind erlaubt. Guthaben verfällt nicht. Nutzen Sie Kryptowährung zum Aufladen bei Bedarf.

cURL

Copycurl https://api.uncensoredaillm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run npm install"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)