Onbeperkte LLM API-documentatie

Basis-URL en authenticatie

Gebruik onze specifieke base URL om je client te verbinden. Alle verzoeken vereisen een API-sleutel die wordt doorgegeven in de Authorization header. Deze sleutel wordt direct gegenereerd bij het aanmaken van een account via Google of e-mail, waardoor er geen telefoonnummer nodig is. Het systeem handhaaft één actieve sleutel per account, waarbij een vorige sleutel direct wordt vervangen.

Authenticatie is eenvoudig. Voeg Authorization: Bearer YOUR_API_KEY bij elke aanvraag. Als de sleutel ontbreekt of ongeldig is, retourneert de API een 401 fout. Dit zorgt ervoor dat je ongecensureerde LLM toegang blijft veilig en gekoppeld aan je prepaid tegoed.

Chat Completions Endpoint

Stuur tekst naar POST /v1/chat/completions en ontvang directe tekstuitvoer. Dit eindpunt bedient het enige ongecensureerde model, waardoor raden over modelrouting of limieten voor abonnementen wegvalt. Je hoeft geen meerdere eindpunten te beheren voor verschillende mogelijkheden.

Geef eenvoudig je berichten in het standaardformaat. De API verwerkt de invoer en retourneert een voltooiing. Deze aanpak houdt je integratie eenvoudig terwijl het hoogwaardige, ongefilterde inhoud levert voor roleplay of creatief schrijven.

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 Integratie

Installeer de officiële OpenAI Python-bibliotheek en wijs deze naar onze basis-URL. Hierdoor kunt u bekende methoden zoals chat.completions.create() zonder dat je de logica hoeft te herschrijven. De SDK verwerkt JSON-serialisatie en responsparsering automatisch.

Configureer de client met je API-sleutel en de aangepaste basis-URL. Deze setup stelt je in staat bestaande codestructuren te benutten terwijl je toegang krijgt tot het uncensored model. Dit is de snelste manier om een betrouwbare ongecensureerde API voor AI in je Python-projecten.

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-implementatie

Gebruik de openai npm package om je Node.js-toepassing te verbinden. Stel de baseURL en apiKey eigenschappen voordat je enige aanroepen doet. Dit zorgt ervoor dat alle verzoeken correct worden doorgestuurd naar onze ongecensureerde modelservers.

De Node SDK ondersteunt standaard promise-gebaseerde workflows. Je kunt responsen en fouten eenvoudig afhandelen binnen je bestaande asynchrone functies. Dit maakt het ideaal voor server-side generatie of achtergrondtaakverwerking.

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-responsen en tokens

Activeer streaming door stream: true in uw verzoek. De API retourneert fragmenten zodra ze worden gegenereerd, waardoor realtime weergave mogelijk is. Gegevens over tokenverbruik zijn opgenomen in het laatste fragment, zodat u de kosten nauwkeurig kunt bijhouden.

Streaming vermindert de waargenomen latentie voor gebruikers. Het is essentieel voor chatinterfaces of applicaties waarbij directe feedback belangrijk is. De unfiltered chatbot API verwerkt streaming efficiënt, waardoor een soepele gegevenstromen wordt gegarandeerd zonder je hoofdthread te blokkeren.

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)

Limieten, fouten en contextvenster

Het model ondersteunt een contextvenster van 100.000 tokens voor gecombineerde prompt en voltooiing. Maximaal 16.000 tokens uitvoer per verzoek. Als max_tokens is niet ingesteld, dan is de limiet 2.048 tokens. Dit maakt het genereren van lange inhoud mogelijk zonder frequente onderbrekingen.

De rate limits zijn ingesteld op 300 verzoeken per minuut per sleutel, met een gelijktijdigheidslimiet van 8 gelijktijdige verzoeken. Fouten zoals 402 wijzen op onvoldoende voorbetaald krediet, terwijl 429 signaleert rate limiting. Requestlichamen mogen 8 MB niet overschrijden. Deze beperkingen zorgen voor stabiele prestaties voor je unfiltered AI integratie.