Unzensierte-KI-API-Referenz

Basis-URL und Authentifizierung

Ihr API-Schlüssel authentifiziert jede Anfrage. Übergeben Sie ihn über den Authorization-Header unter Verwendung des Bearer-Schemas. Dies funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Client. Sie können einen Schlüssel sofort nach der Anmeldung mit Google oder E-Mail generieren. Der Schlüssel wird einmal im Dashboard angezeigt. Halten Sie ihn sicher.

Nutzen Sie diese Basis-URL für alle Endpunkte. Sie leitet Ihre Anfragen an unsere Infrastruktur für unzensierte Modelle weiter. Ändern Sie nur die base_url in Ihrer SDK-Konfiguration. Ändern Sie nicht die Pfadstruktur. Dies gewährleistet die Kompatibilität mit bestehender Tooling.

Die Authentifizierung ist einfach. Wir verwenden keine komplexen OAuth-Flows. Fügen Sie einfach den Header hinzu. Wenn Sie Ihren Schlüssel verlieren, generieren Sie einen neuen. Er ersetzt den alten sofort. Ein aktiver Schlüssel pro Konto hält alles einfach.

Erste Anfrage mit cURL

Senden Sie Ihre erste Anfrage mit Standard-HTTP-Tools. Dies bestätigt, dass Ihr Schlüssel funktioniert. Ersetzen Sie YOUR_API_KEY durch Ihren tatsächlichen Schlüssel. Die Modellkennung ist "uncensored". Dies gibt Text direkt zurück.

Copycurl https://api.aiuncencored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 python libraries for web scraping"}]
  }'

Prüfen Sie die Antwort auf den generierten Text. Wenn Sie einen 401 erhalten, ist Ihr Schlüssel falsch. Ein 402 bedeutet, dass Sie aufladen müssen. Nutzen Sie Krypto, um Guthaben hinzuzufügen. USDT auf TRC20 oder USDC auf Base werden akzeptiert. Die Testversion gibt Ihnen $0,50 zum Starten.

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle OpenAI-Python-Bibliothek. Installieren Sie sie über pip. Konfigurieren Sie den Client mit Ihrer Basis-URL und Ihrem Schlüssel. Dieser Ansatz funktioniert für die meisten Python-Projekte. Er vereinfacht die Anfragestruktur erheblich.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Rufen Sie den Chat-Vervollständigungs-Endpunkt auf. Übergeben Sie das Nachrichten-Array. Das Modell erledigt den Rest. Sie erhalten rohen Text zurück. Dies ist ideal für Automatisierungsskripte. Sie können die Ausgabe programmatisch verarbeiten. Das SDK übernimmt die JSON-Serialisierung. Sie konzentrieren sich auf Ihre Logik.

Node.js-SDK-Nutzung

Integrieren Sie mit Node.js über das openai-Paket. Installieren Sie es in Ihrem Projekt. Legen Sie die Basis-URL und den API-Schlüssel fest. Dies spiegelt den Python-Ansatz wider. Es funktioniert mit Express oder standalone-Skripten.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Sende eine Chat-Vervollständigungsanfrage. Das unzensierte Modell antwortet ohne Standardfilter. Dies ist nützlich für kreatives Schreiben oder Datengenerierung. Der Code ist einfach. Die Fehlerbehandlung ist im SDK integriert. Du kannst spezifische HTTP-Fehler abfangen. Das macht die Fehlersuche einfacher. Deine Anwendung bleibt robust.

Streaming und SSE-Nutzung

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie stream auf true setzen. Dies gibt Tokens zurück, sobald sie generiert werden. Es reduziert die wahrgenommene Latenz. Benutzer sehen die Ausgabe sofort. Dies ist besser für Chat-Schnittstellen.

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)

Jeder Chunk enthält teilweise Text. Der letzte Chunk enthält Token-Nutzungsdaten. Dies hilft Ihnen, die Kosten genau zu verfolgen. Sie können die Benutzeroberfläche in Echtzeit aktualisieren. Die uncensored AI API unterstützt dies nativ. Sie funktioniert mit jedem SSE-Consumer. Dies ist entscheidend für eine gute Benutzererfahrung. Vergessen Sie nicht, das End-Event zu behandeln.

Limits, Fehler und Kontext

Ihre Anfragen sind auf 300 pro Minute begrenzt. Sie können 8 gleichzeitige Anfragen ausführen. Der Anfragekörper muss unter 8 MB liegen. Diese Grenzen verhindern Missbrauch. Sie gewährleisten eine faire Nutzung für alle Entwickler. Wenn Sie das Limit überschreiten, erhalten Sie einen 429-Fehler. Warten Sie und versuchen Sie es erneut.

Ein 401-Fehler bedeutet, dass Ihr Schlüssel ungültig ist. Überprüfen Sie die Schreibweise. Ein 402-Fehler bedeutet, dass Sie kein Guthaben haben. Laden Sie mit Krypto auf. Das Context-Window beträgt 100,000 Tokens. Dies umfasst sowohl Prompt als auch Completion. Maximaler Output ist bis zum vollen 100,000-Token-Window. Fehler und Ablehnungen sind kostenlos. Dies schützt Ihr Guthaben. Bezahlen Sie nur für erfolgreiche Tokens.