Schnellstart für Entwickler für unzensiertes LLM

Basis-URL und Authentifizierung

Richten Sie Ihren Client zunächst auf unsere Base-URL. Wir hosten ein einzelnes Uncensored-Large-Language-Modell unter https://api.chatbotunfiltered.com/v1. Dieser Endpunkt ersetzt die Standard-OpenAI-Adresse und stellt sicher, dass Ihr bestehender Code ohne Modifikationen funktioniert. Generieren Sie einen API-Schlüssel über das Dashboard mit Google oder E-Mail und setzen Sie ihn in Ihren Headern. Wir bieten keine Embeddings oder Bildgenerierung an, nur Textvervollständigungen.

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Senden Sie Ihre erste Anfrage an POST /v1/chat/completions. Verwenden Sie die Modell-ID uncensored auf das ungefilterte Modell zugreifen. Dieser Endpunkt akzeptiert Standard-Nachrichtenarrays und gibt generierten Text zurück. Sie können die Konnektivität überprüfen, indem Sie Modelle über GET auflisten. Halten Sie Ihren Payload unter 8 MB, um ein Abschneiden zu vermeiden.

Copycurl https://api.chatbotunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Python SDK-Integration

Konfigurieren Sie das offizielle Python-SDK, um auf unsere Basis-URL zu verweisen. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel als Header oder Umgebungsvariable. Legen Sie den Modellnamen auf uncensored für konsistente Ergebnisse. Das SDK übernimmt die Serialisierung automatisch. Verwenden Sie diese Konfiguration für schnelle Skripte oder komplexe Rollenspiel-Logik.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.chatbotunfiltered.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-Konfiguration

Initialisieren Sie den Node-Client mit unserer spezifischen Basis-URL. Dies stellt sicher, dass Ihre JavaScript-Anwendungen Anfragen korrekt routen. Die uncensored Modell-ID bleibt über alle SDKs hinweg konstant. Konfigurieren Sie den API-Schlüssel in Ihren Umgebungsvariablen für sicheren Zugriff. Dieser Ansatz funktioniert nahtlos mit Express oder serverlosen Funktionen.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.chatbotunfiltered.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 mit SSE

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Wir geben Server-Sent Events (SSE) für die Echtzeit-Token-Lieferung zurück. Das letzte Chunk enthält die vollständigen Token-Nutzungsstatistiken. Diese Methode reduziert die wahrgenommene Latenz für lange Gespräche. Verarbeiten Sie die Stream-Ereignisse in Ihrem Client-seitigen Code.

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)

Ratenbegrenzungen und Parallelität

Erwarten Sie ein Limit von 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel. Sie können bis zu 8 gleichzeitige Anfragen gleichzeitig ausführen. Wenn Sie diese Grenzen überschreiten, erhalten Sie einen 429-Statuscode. Authentifizierungsfehler geben 401 zurück, und unzureichendes Guthaben gibt 402 zurück. Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Token. Fehler während der Generierung verbrauchen nicht Ihr hinterlegtes Guthaben.