Integrieren Sie das Uncensored Model

Voraussetzungen und Base-URL

Beginnen Sie damit, ein Konto zu erstellen und einen API-Schlüssel zu generieren. Melden Sie sich mit Google oder einer E-Mail-Adresse an, um Ihren Schlüssel sofort zu erhalten. Keine Telefonnummer ist erforderlich, und wir halten Ihre Daten minimal. Ihr Schlüssel authentifiziert jede Anfrage an unsere Server.

Richten Sie Ihren Client auf unsere Base-URL: https://api.censurasinllm.com/v1. Dieser Endpunkt unterstützt standardmäßige OpenAI SDKs. Aktualisieren Sie Ihre Client-Konfiguration, um diese Basis-URL und Ihren generierten Schlüssel zu verwenden. Der Dienst übernimmt das Routing transparent.

Sie können verfügbare Modedetails über eine GET-Anfrage unter /v1/models. Dies bestätigt, dass Ihre Verbindung aktiv ist. Unsere API bedient ein einzelnes uncensored-Modell, das für uneingeschränkte Textgenerierung optimiert ist.

Authentifizierung und API-Schlüssel

Schließen Sie Ihren API-Schlüssel in den Authorization header jeder Anfrage. Verwenden Sie das Format Bearer YOUR_API_KEY. Dieser Header authentifiziert Ihre Identität und verfolgt Ihre Token-Nutzung. Ohne ihn lehnt der Server Ihre Anfrage ab.

Halten Sie Ihren Schlüssel sicher. Jedes Konto erlaubt jeweils nur einen aktiven Schlüssel. Die Generierung eines neuen Schlüssels macht den vorherigen sofort ungültig. Dies stellt sicher, dass Sie immer genau wissen, wer Ihr Guthaben nutzt.

Wenn Sie eine 401 Unauthorized Fehler, überprüfen Sie das Format Ihres Schlüssels. Stellen Sie sicher, dass keine Leerzeichen am Ende stehen. Der Schlüssel muss in Ihrem Kontodashboard gültig und aktiv sein.

Senden Ihrer ersten Anfrage

Senden Sie eine Standard-Chat-Vervollständigungsanfrage an POST /v1/chat/completions. Definiere das Modell als uncensored. Geben Sie Ihre Nachrichten in Listenformat mit role und content Felder. Die API gibt eine direkte Antwort ohne unnötigen Schnickschnack zurück.

Legen Sie den max_tokens Parameter zur Steuerung der Ausgabelänge. Der Standardwert beträgt 2.048 Tokens. Sie können diesen Wert auf bis zu 16.000 Tokens pro Anfrage erhöhen. Das gesamte Context-Window unterstützt 100.000 Tokens für Prompt und Completion zusammen.

Fehler und Ablehnungen verbrauchen nicht Ihr Guthaben. Sie zahlen nur für erfolgreiche Token-Generierung. Dies macht das Testen kosteneffizient.

Streaming und Token-Nutzung

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Die API gibt Tokens inkrementell über Server-Sent Events (SSE) zurück. Dies verringert die wahrgenommene Latenz für Ihre Benutzer. Sie können die Ausgabe sofort anzeigen, sobald das erste Token eingeht.

Das letzte Chunk des Streams enthält die gesamte Token-Nutzung für die Anfrage. Nutzen Sie diese Daten, um Ihre Abrechnung genau zu verfolgen. Streaming funktioniert mit allen Standardparametern wie temperature und top_p.

Verarbeiten Sie Streaming-Ereignisse sorgfältig in Ihrem Code. Schließen Sie die Verbindung, wenn der Stream endet oder ein Fehler auftritt. Dies verhindert Ressourcenlecks in Ihrer Anwendung.

Function Calling und JSON-Modus

Nutzen Sie die tools Parameter zur Definition benutzerdefinierter Funktionen für das Modell. Die API unterstützt Tool-Auswahl und strukturierte Ausgabe. Dies ermöglicht komplexe Interaktionen und Datenextraktion. Definieren Sie Ihr Funktionsschema im Request-Body.

Aktivieren Sie den JSON-Modus durch Festlegen response_format zu {"type": "json_object"}. Dies zwingt das Modell, gültiges JSON auszugeben. Es ist ideal zum Parsen strukturierter Daten oder zum Übergeben von Ergebnissen an andere Systeme. Kombinieren Sie dies mit Streaming für Echtzeit-Updates.

Festlegen tool_choice zu "auto" oder einen bestimmten Funktionsnamen. Dies gibt Ihnen präzise Kontrolle über das Modellverhalten. Das Modell hält sich strikt an das bereitgestellte Schema.

Limits, Fehler und Kontext

Die API begrenzt die Anfragen auf 300 pro Minute pro Schlüssel. Sie können bis zu 8 gleichzeitige Anfragen ausführen. Die maximale Größe des Anforderungstextes beträgt 8 MB. Das Überschreiten dieser Limits führt zu einem 429 Too Many Requests Fehler. Warten Sie kurz, bevor Sie es erneut versuchen.

Wenn Sie Ihr Guthob aufgebraucht haben, erhalten Sie einen 402 Payment Required Fehler. Laden Sie mit USDT oder USDC über Kryptowährung auf. Ihr Guthaben verfällt nie, sodass Sie bequem bezahlen können. Keine monatlichen Abonnements erforderlich.

Nutzen Sie das volle Kontextfenster von 100.000 Token für lange Dokumente. Behalten Sie Ihre Input- und Output-Tokens im Auge. So bleiben Sie im Budget und vermeiden unerwartete Gebühren.

cURL

Copycurl https://api.censurasinllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check if the model filters adult themes in roleplay mode"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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