Uncensored LLM API-Dokumentation

Authentifizierung und Base URL

Ihr API-Schlüssel authentifiziert jede Anfrage. Verwenden Sie ihn im Authorization header als Bearer-Token. Die Basis-URL für alle Endpunkte ist HTTPS://api.aichatbotunrestricted.com/v1. Diese URL funktioniert mit offiziellen OpenAI-SDKs, wenn Sie die base_url parameter korrekt. Generieren Sie Ihren Schlüssel sofort über Google oder E-Mail im Dashboard. Es ist keine Telefonüberprüfung erforderlich. Bewahren Sie Ihren Schlüssel sicher auf, da er Zugriff auf Ihr bezahltes Guthaben gewährt. Wenn Sie ihn verlieren, generieren Sie einen neuen, der den alten aktiven Schlüssel ersetzt. Das System berechnet nach tatsächlichem Token-Verbrauch, sodass Fehler Ihr Guthaben nicht belasten.

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Senden Sie Nachrichten an den Chat-Completions-Endpunkt. Die Modell-ID ist immer uncensored. Dieses Modell ist darauf abgestimmt, ohne Inhaltsablehnungen für legale erwachsene Nutzung zu antworten. Es ist kein GPT oder Claude. Sie übergeben eine Liste von Message-Objekten, die Rolle und Inhalt enthalten. Die API gibt eine Textantwort im choices array. Verwenden Sie die POST-Methode für Standardanfragen. Dieser Endpunkt unterstützt Text-in, Text-out-Interaktionen. Er verarbeitet keine Bilder oder Audio. Konfigurieren Sie Ihren Client für die korrekte Basis-URL. Die Antwort enthält Token-Nutzungsstatistiken für transparente Abrechnung.

Streaming-Antworten (SSE)

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream auf true in Ihrer Anfrage. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) anstelle eines einzelnen JSON-Objekts zurück. Jeder Chunk enthält teilweise Daten. Der letzte Chunk enthält die vollständigen Token-Nutzungsstatistiken. Dieser Ansatz reduziert die wahrgenommene Latenz für Ihre Benutzer. Er ermöglicht es Ihnen, Text während der Generierung anzuzeigen. Verarbeiten Sie die Stream-Ereignisse in Ihrem Client-Code. Schließen Sie die Verbindung, wenn der Stream endet. Diese Methode ist ideal für Echtzeit-Chat-Schnittstellen. Sie bietet ein flüssigeres Benutzererlebnis im Vergleich zum Warten auf die vollständige Antwort.

JSON-Modus und Funktionsaufruf

Fordern Sie eine strukturierte Ausgabe an, indem Sie response_format zu {"type": "json_object"}. Das Modell gibt gültiges JSON anstelle von Klartext zurück. Dies ist nützlich zum Parsen von Daten oder zur Integration mit anderen Systemen. Sie können auch Function Calling verwenden, um das Modell aufzurufen, um Tools aufzurufen. Definieren Sie Ihr Funktionsschema in der tools Parameter. Das Modell entscheidet basierend auf dem Kontext, wann eine Funktion aufgerufen wird. Verwenden Sie tool_choice dieses Verhalten zu steuern. Beide Funktionen erfordern sorgfältiges Prompt-Engineering. Stellen Sie sicher, dass Ihr JSON-Schema Ihren Anwendungsanforderungen entspricht. Testen Sie gründlich, bevor Sie in die Produktion gehen.

Parameter: Temperatur, Top-p und Seed

Steuern Sie die Kreativität des Modells mit temperature. Höhere Werte erzeugen vielfältigere Ausgaben. Niedrigere Werte machen Antworten deterministischer. Verwende top_p für Nucleus-Sampling. Dies beschränkt das Modell auf die wahrscheinlichsten Tokens. Legen Sie seed für reproduzierbare Ergebnisse. Dies ist nützlich für die Fehlersuche. Sie können auch stop Sequenzen, um die Generierung zu stoppen. Passen Sie presence_penalty und frequency_penalty die Token-Wiederholung zu beeinflussen. Diese Parameter ermöglichen eine Feinabstimmung des Ausgabe-Stils. Experimentieren Sie mit verschiedenen Kombinationen, um die beste Passform für Ihren Anwendungsfall zu finden.

Ratenbegrenzungen und Kontingente

Jeder API-Schlüssel erlaubt 300 Anfragen pro Minute. Sie können jederzeit 8 gleichzeitige Anfragen stellen. Die maximale Größe des Anfragekörpers beträgt 8 MB. Wenn Sie das Rate-Limit überschreiten, erhalten Sie einen 429-Fehler. Ein 401-Fehler zeigt einen ungültigen oder fehlenden API-Schlüssel an. Ein 402-Fehler bedeutet, dass Ihr Guthaben aufgebraucht ist. Laden Sie Ihr Guthaben über Kryptowährung auf, um den Dienst weiterhin nutzen zu können. Der Kontextfenster umfasst 100.000 Tokens. Dies umfasst sowohl Prompt- als auch Completion-Tokens. Verwalten Sie Ihre Token-Nutzung sorgfältig, um unerwartete Kosten zu vermeiden. Fehler verbrauchen kein Guthaben.

cURL

Copycurl https://api.aichatbotunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the steps to deploy this docker container"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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