Uncensored LLM API-Dokumente

Basis-URL und Authentifizierung

Nutzen Sie unsere dedizierte Base-URL, um Ihren Client zu verbinden. Alle Anfragen erfordern einen API-Schlüssel, der im Authorization header. Dieser Schlüssel wird sofort bei der Anmeldung über Google oder E-Mail generiert, sodass keine Telefonnummer erforderlich ist. Das System erzwingt einen aktiven Schlüssel pro Konto und ersetzt einen vorherigen Schlüssel sofort.

Die Authentifizierung ist unkompliziert. Fügen Sie Authorization: Bearer YOUR_API_KEY in jeder Anfrage. Wenn der Schlüssel fehlt oder ungültig ist, gibt die API einen 401 Fehler. Dies stellt sicher, dass Ihre Unzensierte LLM Der Zugang bleibt sicher und an Ihr Guthaben im Voraus gebunden.

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Text senden an POST /v1/chat/completions und erhalten Sie direkte Textausgaben. Dieser Endpunkt bedient das einzelne unzensierte Modell und eliminiert das Raten bei der Modellroute oder Targrenzen. Sie müssen nicht mehrere Endpunkte für verschiedene Funktionen verwalten.

Geben Sie einfach Ihre Nachrichten im Standardformat ein. Die API verarbeitet die Eingabe und gibt eine Vervollständigung zurück. Dieser Ansatz hält Ihre Integration einfach und liefert dennoch hochwertige, ungefilterte Inhalte für Roleplay oder kreatives Schreiben.

Copycurl https://api.generatoraiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten errors in this python script"}]
  }'

Python SDK-Integration

Installieren Sie die offizielle OpenAI-Python-Bibliothek und verweisen Sie sie auf unsere Basis-URL. So können Sie vertraute Methoden wie chat.completions.create() ohne Ihre Logik neu zu schreiben. Das SDK verarbeitet die JSON-Serialisierung und Antwortanalyse automatisch.

Konfigurieren Sie den Client mit Ihrem API-Schlüssel und der benutzerdefinierten Basis-URL. Diese Einrichtung ermöglicht es Ihnen, bestehende Code-Strukturen zu nutzen, während Sie auf das unzensierte Modell zugreifen. Dies ist der schnellste Weg, eine zuverlässige Unzensierte KI-API in Ihre Python-Projekte.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.generatoraiunfiltered.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 SDK-Implementierung

Nutzen Sie die openai npm-Paket, um Ihre Node.js-Anwendung zu verbinden. Legen Sie das baseURL und apiKey Eigenschaften vor dem ersten Aufruf. Dies stellt sicher, dass alle Anfragen korrekt an unsere unzensierten Modellservers geleitet werden.

Das Node SDK unterstützt standardmäßige Promise-basierte Workflows. Sie können Antworten und Fehler problemlos in Ihren bestehenden asynchronen Funktionen verarbeiten. Dies macht es ideal für serverseitige Generierung oder die Verarbeitung von Hintergrundjobs.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.generatoraiunfiltered.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 und Tokens

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Die API gibt Chunks zurück, sobald sie generiert werden, was eine Echtzeitanzeige ermöglicht. Token-Nutzungsdaten sind im letzten Chunk enthalten, sodass Sie die Kosten genau verfolgen können.

Streaming reduziert die wahrgenommene Latenz für Nutzer. Es ist essenziell für Chat-Schnittstellen oder Anwendungen, bei denen sofortiges Feedback wichtig ist. Die ungefilterte Chatbot-API behandelt Streaming effizient und gewährleistet einen reibungslosen Datenfluss, ohne Ihren Hauptthread zu blockieren.

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

Das Modell unterstützt einen Kontextfenster von 100.000 Token für die Kombination aus Prompt und Completion. Die maximale Ausgabe beträgt 16.000 Token pro Anfrage. Wenn max_tokens ist nicht festgelegt, beträgt die Standardgrenze 2.048 Tokens. Dies ermöglicht die Generierung langer Texte ohne häufige Unterbrechungen.

Die Ratenbegrenzung liegt bei 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel, mit einer Parallelitätsgrenze von 8 gleichzeitigen Anfragen. Fehler wie 402 geben unzureichendes prepaid-Guthaben an, während 429 signals rate limiting. Request bodies must not exceed 8 MB. These constraints ensure stable performance for your ungefilterte KI Integration.