API-Dokumentation für unzensierte KI

Basis-URL und Authentifizierung

Starten Sie jede Anfrage, indem Sie Ihren Client auf unsere Basis-URL zeigen. Dieser Endpunkt ersetzt das Standard-OpenAI-Gateway und stellt sicher, dass Ihre Prompts direkt unser dediziertes unzensiertes Modell erreichen. Sie authentifizieren sich mit einem einzelnen API-Schlüssel, den Sie bei der Registrierung erhalten haben. Übergeben Sie diesen Schlüssel im Authorization Header als Bearer-Token. Mischen Sie diesen Schlüssel nicht mit anderen Anbieteranmelmedaten.

Unser System validiert die Anmeldedaten, bevor Tokens verarbeitet werden. Wenn der Key fehlt oder ungültig ist, erhalten Sie sofort einen 401-Fehler. Dies verhindert verschwendete Credits bei fehlgeschlagenen Verbindungen. Bewahren Sie Ihren Key sicher in Umgebungsvariablen auf. Er gewährt vollen Zugriff auf Ihr Prepaid-Guthaben.

Erste Anfrage

Senden Sie Ihre erste Nachricht mit einem standardmäßigen Chat-Completion-Payload. Diese Struktur spiegelt die OpenAI-API wider, sodass Sie Endpunkte austauschen können, ohne Ihre Logik zu ändern. Legen Sie die Model-ID auf uncensored und fügen Sie Ihre Systemanweisungen ein. Die API gibt eine vollständige Textantwort basierend auf Ihrer Eingabe zurück.

Copycurl https://api.bestuncensoredllmmodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all python modules in the standard library"}]
  }'

Diese Anfrage demonstriert die einfachste Interaktion. Sie definieren die Benutzernachricht und lassen das Modell die Antwort generieren. Für die grundlegende Textgenerierung ist keine komplexe Konfiguration erforderlich. Die Antwort enthält den generierten Text und die Nutzungsstatistiken.

Python SDK-Integration

Verwenden Sie das offizielle Python OpenAI-SDK, um mit unserem Dienst zu interagieren. Initialisieren Sie den Client mit unserer Basis-URL und Ihrem API-Schlüssel. Diese Einrichtung ermöglicht es Ihnen, vertraute Python-Methoden für Chat-Abschlüsse zu nutzen. Das SDK verarbeitet die Serialisierung und Fehleranalyse automatisch.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Ändere den base_url Parameter, um auf unseren Server zu zeigen. Der Rest des Codes bleibt identisch mit Standard-OpenAI-Implementierungen. Dieser Ansatz minimiert die Migrationszeit für bestehende Projekte. Sie behalten die volle Kontrolle über Parameter wie Temperatur und top-p.

Node SDK-Integration

Nahtlose Integration in Node.js-Anwendungen über das OpenAI npm-Paket. Konfigurieren Sie den Client, um unseren unzensierten Endpunkt zu verwenden. Diese Methode funktioniert sowohl für serverseitige Skripte als auch für Edge-Funktionen. Das SDK verwaltet Connection Pooling effizient.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Legen Sie den baseURL zu unserer API-Adresse. Stellen Sie sicher, dass Sie den richtigen API-Schlüssel in den Headern übergeben. Dieses Setup unterstützt async/await-Muster für sauberen Code. Sie können Antworten streamen oder vollständige Vervollständigungen abrufen, je nach Ihren Anforderungen.

Streaming-Antworten und Token-Anzahl

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Die API gibt einen Server-Sent Events (SSE)-Stream zurück. Jeder Chunk enthält eine partielle Antwort. Der letzte Chunk enthält die gesamte Token-Nutzung für die Anfrage. Dies ermöglicht es Ihnen, Text in Echtzeit an Nutzer anzuzeigen.

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)

Verarbeiten Sie die Stream-Daten, um Ihre Benutzeroberfläche inkrementell zu aktualisieren. Token-Anzahlen helfen Ihnen, Ihren Guthabenstand genau zu überwachen. Fehler während des Streamings können teilweise Daten zurückgeben. Überprüfen Sie immer den letzten Chunk für genaue Nutzungsstatistiken.

Ratenbegrenzungen und Fehlercodes

Unsere API setzt strenge Rate-Limits zur Sicherstellung der Stabilität. Ihnen stehen 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel zur Verfügung. Die Parallelität ist auf maximal acht gleichzeitige Anfragen begrenzt. Die Größe des Anfragetextes darf 8 MB nicht überschreiten. Das Überschreiten dieser Grenzen löst einen 429-Fehlercode aus.

Wenn Ihr Schlüssel ungültig ist, erhalten Sie einen 401-Fehler. Ein 402-Fehler weist auf unzureichendes Prepaid-Guthout hin. Fehler während der Verarbeitung verbrauchen keine Tokens. Für Prepaid-Guthout werden keine Rückerstattungen ausgestellt, Fehler werden jedoch über den Support korrigiert. Überwachen Sie Ihr Nutzungs-Dashboard, um Dienstunterbrechungen zu vermeiden.