Integrationsleitfaden für die unzensierte LLM-API

Basis-URL und Authentifizierung

Verbinden Sie sich mit der unzensierten API über die Standard-OpenAI-Basis-URL-Struktur. Die Basis-URL ist HTTPS://api.aimodelwithnorestrictions.com/v1. Für jede Anfrage benötigen Sie einen API-Schlüssel. Generieren Sie einen über das Dashboard mit Google oder E-Mail. Übergeben Sie ihn im Authorization-Header als Bearer YOUR_API_KEY. Der Schlüssel identifiziert Ihr vorgeschossenes Guthaben. Fehler und Ablehnungen verbrauchen keine Tokens. Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Tokens. Eingabe- und Ausgabetokens teilen sich dieses Limit. Maximaler Output sind 16.000 Tokens, es sei denn, etwas anderes wird angegeben.

Schnellstart: Ihre erste Anfrage

Senden Sie eine einfache Texteingabe, um rohe, ungefilterte Ausgaben zu erhalten. Verwenden Sie den Chat-Vervollständigungs-Endpunkt mit der Modell-ID "uncensored". Der Anforderungstext erfordert ein Nachrichten-Array. Systemnachrichten helfen, das Verhalten festzulegen. Benachrichtigungen enthalten Ihre eigentliche Anfrage. Die API gibt sofort eine Textantwort zurück. Dies funktioniert für NSFW-Themen ohne Corporate-Filters. Sie können die Ausgabe streamen oder sie auf einmal erhalten. Das uncensored-Modell bewältigt vielfältige kreative Aufgaben gut. Prüfen Sie die Ratenbegrenzungen, wenn Sie viele Anfragen senden. Das Limit beträgt 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel.

Copycurl https://api.aimodelwithnorestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check if port 8080 is open"}]
  }'

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle OpenAI Python-Bibliothek für eine einfache Integration. Legen Sie die Basis-URL und den API-Schlüssel bei der Client-Initialisierung fest. Das unten stehende Code-Snippet zeigt einen grundlegenden Completion-Aufruf. Die Modell-ID bleibt für alle Anfragen "uncensored". Sie können Parameter wie Temperatur und top_p anpassen. Diese Einstellungen steuern die Zufälligkeit der Ausgabe. Die Bibliothek übernimmt die HTTP-Anfragen automatisch. Sie können über die Antwort iterieren, um sie zu debuggen. Fehlerbehandlung ist für Produktionssysteme unerlässlich. Fangen Sie Ausnahmen ab, um Limits oder Probleme mit Guthaben zu verwalten.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.aimodelwithnorestrictions.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-SDK-Einrichtung

Integrieren Sie das uncensored Modell effizient in Ihre Node.js-Anwendungen. Installieren Sie das OpenAI npm-Paket und konfigurieren Sie die Basis-URL. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel an die Client-Instanz. Rufen Sie die Methode chat.completions.create mit Ihrem Prompt auf. Das Antwortobjekt enthält den generierten Text. Sie können die Nutzungsstatistiken für die Abrechnung einsehen. Streaming wird über asynchrone Iteratoren unterstützt. Dies ermöglicht die Echtzeitverarbeitung langer Ausgaben. Die uncensored API funktioniert nahtlos mit Standard-Node.js-Tools. Stellen Sie sicher, dass Ihre Umgebung moderne JavaScript-Funktionen unterstützt.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.aimodelwithnorestrictions.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-Antworten (SSE)

Erhalte Tokens in Echtzeit über Server-Sent Events. Setze den Stream-Parameter auf true in deiner Anfrage. Die API sendet mehrere Daten-Chunks. Jeder Chunk enthält eine teilweise Vervollständigung. Analysiere die SSE-Daten, um den vollständigen Text wiederherzustellen. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für Benutzer. Der letzte Chunk enthält die Token-Nutzungsdetails. Du kannst das Streaming jederzeit stoppen. Das Uncensored-Modell verarbeitet lange Kontexte, ohne abzubrechen. Überwache den Stream auf Netzwerkfehler. Eine Wiederverbindungslogik wird für instabile Verbindungen empfohlen.

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)

Limits, Fehler und Kontextfenster

Überwachen Sie Ihre Token-Nutzung, um nicht mit dem Guthaben auszugehen. Fehler wie 401 deuten auf einen ungültigen Schlüssel hin. 402-Fehler bedeuten, dass Ihr vorgeschossenes Guthaben erschöpft ist. 429-Fehler signalisieren, dass Sie das Ratenlimit überschritten haben. Sie erhalten 300 Anfragen pro Minute. Burst-Limits erlauben 8 gleichzeitige Anfragen. Der Anfragekörper muss unter 8 MB liegen. Das Kontextfenster beträgt 100.000 Tokens. Die Ausgabe ist auf 16.000 Tokens pro Anfrage begrenzt. Ablehnungen sind kostenlos und werden nicht von Ihrem Guthaben abgezogen. Guthaben verfällt nie. Aktualisieren Sie Ihren Plan, indem Sie mehr Krypto-Guthaben hinzufügen. Bonusguthaben gilt für größere Aufladungen. Nutzen Sie die Support-Seite bei Abrechnungsproblemen.