Schnellstart mit der Uncensored-API

Voraussetzungen und SDK-Einrichtung

Unsere API funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Client. Sie benötigen nur einen API-Schlüssel aus unserem Dashboard.

Installieren Sie das Standard-SDK für Ihre Sprache. Für Python führen Sie pip install openai. Für Node.js führe npm install openai. Wir verwenden den Standard OpenAI Klasse.

Legen Sie Ihre Base-URL auf unseren Endpunkt fest. Dies stellt sicher, dass alle Anfragen korrekt an unseren Uncensored-LLM weitergeleitet werden.

Authentifizierung mit Ihrem API-Schlüssel

Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel in der Authorization header. Dies ist für jede Anfrage erforderlich.

Generieren Sie Ihren Schlüssel auf der Seite „API-Schlüssel erhalten“. Sie können sich mit Google anmelden oder E-Mail und Passwort verwenden.

Halten Sie Ihren Schlüssel sicher. Pro Konto ist jeweils nur ein Schlüssel aktiv. Wenn Sie ihn verlieren, generieren Sie einen neuen, um den alten zu ersetzen.

Ihre erste Chat-Vervollständigung senden

Senden Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions. Geben Sie das Modell als uncensored.

Fügen Sie Ihre Nachricht in den messages array. Das Modell gibt eine Textantwort zurück.

Hier ist ein curl-Beispiel:

Copycurl https://api.llmsuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the timeout to 30 seconds for the request"}]
  }'

Streaming-Antworten über SSE verarbeiten

Verwenden Sie Streaming für Echtzeit-Ausgaben. Legen Sie stream zu true in Ihrer Anfrage.

Die API sendet Server-Sent Events. Jeder Chunk enthält teilweise Text.

Sammeln Sie alle Chunks, um die vollständige Antwort zu erstellen. Dies ist ideal für Chat-Schnittstellen.

Beispiel in Python:

Copyfrom openai import OpenAI

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

Konfigurieren von Parametern wie Temperatur

Passen Sie Parameter an, um die Kreativität zu steuern. Verwenden temperature für Zufälligkeit.

Festlegen top_p für Nucleus-Sampling. Verwenden Sie max_tokens die Ausgabelänge zu begrenzen.

Wir unterstützen ein Kontextfenster von 100.000 Token. Dies ermöglicht lange Gespräche.

Node.js-Beispiel:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Token-Nutzung und Kosten verstehen

Zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen. Das Guthaben ist prepaid und verfällt nie.

Eingabetokens kosten $0,15 pro 1M. Ausgabetokens kosten $0,50 pro 1M.

Fehler und Ablehnungen sind kostenlos. Prüfen Sie das letzte Segment auf die Token-Nutzung.

Stream-Beispiel:

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)