Dokumentation zu Uncensored API Chat Completions

Authentifizierung und Basis-URL

Fügen Sie Ihren Schlüssel zunächst in den Authorization header. Wir verwenden ein Standard-Bearer-Token-Schema, das mit jedem OpenAI-kompatiblen Client funktioniert. Melden Sie sich über Google oder E-Mail an, um Ihren Schlüssel sofort zu erhalten. Für die Kontoeinrichtung ist keine Telefonnummer erforderlich.

Die Basis-URL ist HTTPS://api.chataiunfiltered.com/v1. Ihre Anfragen müssen hierhin geleitet werden. Die zu verwendende Modell-ID ist uncensored. Dies stellt sicher, dass Sie das spezifische uncensored-Modell erhalten, das wir auf unseren eigenen Servern hosten.

Copycurl https://api.chataiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Der Chat-Completions-Endpunkt

Senden Sie eine POST Anfrage an /v1/chat/completions mit Ihrem Prompt. Die API gibt direkt Text zurück, ohne unnötigen Schnickschnack. Sie können Parameter wie temperature oder top_p um Zufälligkeit zu steuern.

Verwenden Sie das Python SDK für eine schnelle Integration. Legen Sie einfach die Basis-URL auf unseren Endpunkt fest. Der Client übernimmt die JSON-Serialisierung für Sie. Fehler wie ungültige Schlüssel geben 401-Statuscodes zurück. Wenn das Guthaben aufgebraucht ist, wird ein 402-Fehler ausgelöst.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming-Antworten mit SSE

Streamen Sie Tokens an Ihre Benutzer für ein flüssigeres Erlebnis. Setzen Sie den stream Parameter auf true in Ihrer Anfrage. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) zurück, während die Antwort eingeht. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für lange Ausgaben.

Verwenden Sie das Node SDK, um den Stream effizient zu verarbeiten. Analysieren Sie die Chunks, sobald sie eintreffen. Der letzte Chunk enthält die gesamten Token-Nutzungsstatistiken. Dies hilft Ihnen, die Kosten in Echtzeit genau zu verfolgen. Halten Sie Ihre Verbindung offen, bis der Stream endet.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Tool-Nutzung und Funktionsaufruf

Definieren Sie Tools in Ihrer Anfrage, um das Modell Funktionen aufrufen zu lassen. Die API unterstützt Standard-Tool-Definitionen mit Parametern. Übergeben Sie den Funktionsnamen und die Argumente in der Antwort. Sie führen die Funktion auf Ihrer Seite aus.

Senden Sie die Ergebnisse in einer neuen Nachricht an das Modell zurück. Dies ermöglicht Multi-Talk-Interaktionen mit externen Daten. Das Modell übernimmt die Logik, wann Tools aufgerufen werden sollen. Verwenden tool_choice die automatische Auswahl zu erzwingen oder zuzulassen. Dies funktioniert nahtlos mit unserem uncensored-Modell.

Antwortformat und JSON-Modus

Erzwingen Sie strukturierte Ausgabe, indem Sie response_format zu {"type": "json_object"}. Das Modell gibt gültiges JSON anstelle von Klartext zurück. Dies ist nützlich, um Daten in Ihre Anwendung zu parsen. Stellen Sie sicher, dass Ihr Prompt das erwartete Schema klar beschreibt.

Die API überprüft Ihr JSON-Schema nicht streng. Sie verlässt sich darauf, dass das Modell eine korrekte Syntax erzeugt. Wenn die Ausgabe fehlerhaft ist, müssen Sie möglicherweise erneut versuchen. Nutzen Sie dies für zuverlässige Datenerfassungsaufgaben. Kombinieren Sie dies mit Streaming für schnelle Parsing-Vorgänge.

Token-Limits und Kontextfenster

Der Context-Window unterstützt bis zu 100.000 Tokens insgesamt. Dies umfasst sowohl das Input-Prompt als auch die Output-Completion. Sie können bis zu 16.000 Tokens pro Anfrage generieren. Der Standard-Maximaloutput beträgt 2.048 Tokens, wenn nicht angegeben.

Rate-Limits erlauben 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel. Sie können 8 gleichzeitige Anfragen gleichzeitig haben. Die maximale Anfragekörpergröße beträgt 8 MB. Fehler und Ablehnungen verbrauchen Ihr vorgeschossenes Guthaben nicht. Dies macht Tests sicher und kostengünstig.

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)