Integrieren Sie Uncensored in Minuten

Installieren Sie das Standard-OpenAI-SDK

Installieren Sie zunächst die offizielle Client-Bibliothek für Ihre bevorzugte Sprache. Dies stellt sicher, dass Sie exakt dieselben Request-Strukturen wie große Anbieter verwenden, während wir das uncensored-Backend bereitstellen. Es sind keine benutzerdefinierten Wrapper oder veraltete HTTP-Aufrufe erforderlich. Sie können mit pip oder npm fortfahren, je nach Ihrer Umgebung.

Basis-URL und API-Schlüssel konfigurieren

Richten Sie Ihren Client auf unseren Endpunkt aus, um Anfragen korrekt zu routen. Sie müssen die Basis-URL auf HTTPS://api.aiuncensoredthe.com/v1 setzen und Ihren Schlüssel aus dem Dashboard angeben. Diese Konfiguration stellt sicher, dass alle Aufrufe die unzensierte LLM-API und nicht die Standard-OpenAI-Server treffen.

• Basis-URL: HTTPS://api.aiuncensoredthe.com/v1
• Modell-ID: uncensored
• Auth: Bearer-Token über API-Schlüssel

Senden Sie Ihre erste Chat-Vervollständigung

Senden Sie eine Standard-POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit Ihrem Prompt. Die unzensierte KI-API antwortet mit Text, ohne die Standard-Inhaltsfilter anzuwenden. Sie können jedes Thema senden, einschließlich erwachsener oder kontroverser Themen, solange es keine Minderjährigen betrifft. Die Antwort wird sofort mit dem generierten Token-Stream zurückgegeben.

Copycurl https://api.aiuncensoredthe.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return current UTC timestamp in ISO format"}]
  }'

Streaming für Echtzeit-Ausgaben aktivieren

Legen Sie den Parameter stream auf true fest, um eine geringere Latenzwahnehmung zu erzielen. Dies sendet Tokens einzeln über Server-Sent Events (SSE). Sie können die Ausgabe sofort anzeigen, während das Modell weiterhin generiert. Die uncensored-Modelle verarbeiten High-Throughput-Streams effizient, ohne Verbindungen abzubrechen. Dieser Ansatz reduziert die wahrgenommene Wartezeit erheblich.

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)

Verwenden Sie Tool Calling und JSON-Modus

Aktivieren Sie Function Calling, um das Modell externe Logik ausführen zu lassen. Übergeben Sie ein tools-Array mit Ihren Schemadefinitionen im Anfragekörper. Die API berücksichtigt tool_choice-Parameter für präzise Steuerung. Sie können auch JSON-Ausgabe mit response_format json_object erzwingen, um strukturierte Daten zu extrahieren. Diese Flexibilität unterstützt komplexe Integrationsmuster.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Kontext und Parameter verwalten

Unsere unzensierte KI unterstützt ein 100.000-Token-Kontextfenster für Prompt und Completion zusammen. Maximaler Output sind 16.000 Tokens pro Anfrage oder 2.048, wenn nicht angegeben. Sie können Temperatur und top_p für Kreativität anpassen. Die Ratenbegrenzung beträgt 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel. Fehler wie 401 bedeuten ungültige Schlüssel, 402 bedeutet kein Guthaben und 429 signalisiert Ratenbegrenzung.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.aiuncensoredthe.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);