Unzensierte-KI-API-Dokumentation

Basis-URL und Authentifizierung

Starten Sie jede Anfrage an unser unzensiertes LLM, indem Sie Ihren Client auf unsere Basis-URL zeigen. Verwenden Sie HTTPS://api.uncensensoredai.com/v1 als Endpunkt. Authentifizieren Sie sich mit Ihrem API-Schlüssel im Authorization-Header. Sie erhalten einen Schlüssel pro Konto. Tauschen Sie ihn aus, wenn Sie einen neuen benötigen. Der Schlüssel erscheint direkt nach der Anmeldung mit Google oder E-Mail. Keine Telefonnummer erforderlich. Bewahren Sie Ihren Schlüssel geheim. Behandeln Sie ihn wie ein Passwort. Er gewährt Zugriff auf Ihr Guthaben. Fehler und Ablehnungen belasten Ihr Konto nicht. Nur echte Tokens zählen. Dieses Setup funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen SDK. Aktualisieren Sie einfach den Basis-URL-String. Ihre Anfragen gehen direkt an unsere Server. Keine Mittelsmänner. Keine zusätzliche Routing-Logik zum Debuggen. Es ist unkompliziert. Sie steuern die Eingabe. Sie besitzen die Ausgabe. Datenschutz ist wichtig. Wir trainieren nicht mit Ihren Prompts. Ihre Daten bleiben Ihre. Das unzensierte Modell reagiert auf legale erwachsene Inhalte ohne Zögern. Das ist das Kernversprechen. Setzen Sie Ihren Header. Zeigen Sie Ihren Client. Beginnen Sie mit dem Chat.

Erste Anfrage

Machen Sie Ihren ersten Aufruf mit einer einfachen POST-Anfrage. Verwenden Sie die Model-ID "uncensored". Senden Sie eine Benutzernachricht. Erhalten Sie eine Antwort. Dies ist der schnellste Weg, um zu überprüfen, ob Ihr Schlüssel funktioniert. Probieren Sie diesen Befehl in Ihrem Terminal aus. Ersetzen Sie YOUR_API_KEY durch Ihren tatsächlichen Schlüssel. Halten Sie die Systemanweisung kurz. Konzentrieren Sie sich auf die Aufgabe. Das Modell generiert sofort Text. Überprüfen Sie den Antwortkörper. Achten Sie auf das Feld "content". Es enthält die Antwort der KI. Wenn Sie einen 401-Fehler erhalten, ist Ihr Schlüssel falsch. Wenn Sie einen 402-Fehler erhalten, benötigen Sie Guthaben. Wenn Sie einen 429-Fehler erhalten, haben Sie das Limit erreicht. Dieses curl-Beispiel zeigt die grundlegende Struktur. Es ist sauber. Es ist direkt. Es beweist, dass die API funktioniert. Sie können nun Ihre App entwickeln. Der API-Schlüssel für die unzensierte KI ist bereit. Beginnen Sie noch heute mit der Integration.

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle OpenAI-Python-Bibliothek, um mit unserem Endpunkt zu interagieren. Legen Sie die Basis-URL auf unsere API-Adresse fest. Fügen Sie Ihren Schlüssel ein. Rufen Sie chat.completions.create auf. Übergeben Sie den Modellnamen als uncensored. Senden Sie Ihre Nachrichten in einer Liste. Die Bibliothek übernimmt die JSON-Serialisierung. Sie erhalten ein strukturiertes Antwortobjekt. Greifen Sie über .choices[0].message.content auf die Antwort des Assistenten zu. Dieser Ansatz ist zuverlässig. Er entspricht dem Verhalten des Standard-SDK. Sie benötigen keinen benutzerdefinierten Parsing-Code. Die unzensierten KI-Modelle folgen demselben Protokoll. Passen Sie die Parameter nach Bedarf an. Legen Sie temperature für Kreativität fest. Verwenden Sie Stop-Sequenzen zur Steuerung. Das Python SDK macht die Integration trivial. Ihre Chatbot-Logik bleibt einfach. Konzentrieren Sie sich auf die Funktionen Ihrer App. Überlassen Sie dem SDK die HTTP-Details. Dies ist der empfohlene Weg für Python-Entwickler. Er ist robust. Er ist gut dokumentiert. Beginnen Sie jetzt mit dem Coden.

Node.js-SDK-Nutzung

Integrieren Sie mit Node.js über das openai npm-Paket. Konfigurieren Sie die Basis-URL, um auf unseren Server zu verweisen. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel in den Optionen. Rufen Sie chat.completions.create mit dem unzensierten Modell auf. Geben Sie Ihr Nachrichtenarray an. Das SDK gibt ein Promise zurück. Warten Sie auf das Ergebnis. Extrahieren Sie den Inhalt aus der Antwort. Dies funktioniert nahtlos mit bestehendem OpenAI-Code. Sie tauschen die URL. Sie behalten die Logik. Der API-Schlüssel für unzensierte KI stellt die Authentifizierung sicher. Behandeln Sie Fehler mit try-catch-Blöcken. Prüfen Sie auf Ratenbegrenzungen. Verwalten Sie Wiederholungen bei Bedarf. Die Node-Ökosystem ist ausgereift. Diese Integration nutzt diese Reife aus. Ihr Server kann hohen Durchsatz verarbeiten. Streamen Sie Antworten, wenn Sie Echtzeit-Ausgaben bevorzugen. Verwenden Sie die Standardparameter. Temperatur, top_p und Stop funktionieren wie erwartet. Dies ist der schnellste Weg, um in Node zu starten. Schreiben Sie weniger Code. Liefern Sie schneller. Das unzensierte Modell ist bereit für Ihre App.

Streaming-Antworten

Streamen Sie Tokens für eine bessere Benutzererfahrung. Aktivieren Sie das Streamen in Ihrem SDK-Aufruf. Setzen Sie stream auf true. Die API gibt einen Stream von Chunks zurück. Jeder Chunk enthält teilweise Inhalte. Aktualisieren Sie Ihre Benutzeroberfläche in Echtzeit. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz. Benutzer sehen Text, der sofort erscheint. Die ungefilterte KI-API unterstützt dies nativ. Verfolgen Sie die Nutzung im letzten Chunk. Der letzte Chunk enthält Token-Anzahlen. Summieren Sie diese für eine genaue Abrechnung. Fehler während des Streamens sind selten. Behandeln Sie sie angemessen. Schließen Sie den Stream, wenn Sie fertig sind. Diese Methode funktioniert mit allen OpenAI-kompatiblen Clients. Sie ist ideal für Chat-Schnittstellen. Ihre Benutzer schätzen die Geschwindigkeit. Das ungefilterte Modell antwortet schnell. Streamen Sie die Ausgabe. Halten Sie das Gespräch am Laufen. So sollten moderne KI-Apps funktionieren. Schnell. Flüssig. Reaktionsfähig. Implementieren Sie Streamen noch heute.

Limits, Fehler und Kontext

Kennen Sie Ihre Einschränkungen, bevor Sie skalieren. Das Kontextfenster umfasst insgesamt 100.000 Tokens. Dies umfasst Prompt und Completion. Maximaler Output ist 16.000 Tokens. Standard-max_tokens ist 2.048. Rate Limit ist 300 Anfragen pro Minute. Concurrency ist 8 Anfragen gleichzeitig. Anfragekörpergröße ist 8 MB. Behandeln Sie 401-Fehler, indem Sie Ihren Key überprüfen. Beheben Sie 402-Fehler, indem Sie Ihr Guthaben aufladen. Verwalten Sie 429-Fehler, indem Sie langsamer werden. Diese Limits sind fest. Sie gewährleisten Stabilität. Die unzensierte KI-API ist transparent bezüglich dieser Regeln. Keine versteckten Limits. Kein unerwartetes Throttling. Planen Sie Ihre Architektur entsprechend. Bündeln Sie Anfragen, wenn nötig. Überwachen Sie Ihre Nutzung. Das Prepaid-Guthabenmodell hält die Kosten vorhersehbar. Fehler kosten keine Tokens. Ablehnungen kosten keine Tokens. Sie zahlen nur für gültige Completions. Das ist fair. Das ist klar. Bauen Sie mit Vertrauen. Kennen Sie die Grenzen. Vermeiden Sie die Fehler. Skalieren Sie reibungslos.

cURL

Copycurl https://api.uncensensoredai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top 3 python libraries for web scraping"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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