API-Dokumentation

Schnellstart: Erste Anfrage mit Python oder JS

Senden Sie Ihre erste Eingabeaufforderung und erhalten Sie sofort rohe Textausgabe. Die API akzeptiert standardmäßige Chat-Completion-Payloads, sodass Sie unsere Basis-URL und Ihren Schlüssel einfügen können, um mit der Generierung unzensierter Inhalte zu beginnen, ohne Ihre Logik neu schreiben zu müssen. Verwenden Sie den folgenden cURL-Befehl, um die Konnektivität und die Verfügbarkeit des Modells zu überprüfen, bevor Sie es in Ihre Codebasis integrieren.

Diese erste Anfrage bestätigt, dass der Endpunkt erreichbar ist und Ihr Authentifizierungstoken gültig ist. Sie können dann mit dem Aufbau Ihrer Anwendungslogik unter Verwendung der bereitgestellten SDK-Wrapper fortfahren.

Copycurl https://api.chatunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the three main endpoints for user authentication"}]
  }'

Authentifizierung & Basis-URL

Authentifizieren, indem Sie Ihren API-Schlüssel im HTTP-Header übergeben. Alle Anfragen müssen die Basis-URL verwenden https://api.chatunrestricted.com/v1 um die Kompatibilität mit OpenAI-SDKs zu gewährleisten. Sie können Ihren Schlüssel sofort über das Dashboard mit Google- oder E-Mail-Anmeldeinformationen generieren, ohne dass eine Telefonnummer erforderlich ist.

Der API-Schlüssel identifiziert Ihr Konto und verfolgt die Token-Nutzung gegenüber Ihrem Prepaid-Guthaben. Bewahren Sie diesen Schlüssel sicher auf, da er direkten Zugriff auf Ihr Guthaben gewährt. Pro Konto ist nur ein aktiver Schlüssel erlaubt; die Generierung eines neuen Schlüssels macht den vorherigen Schlüssel automatisch ungültig.

POST /v1/chat/completions

Generiere Text, indem du eine POST-Anfrage an den Chat-Completions-Endpunkt sendest. Die Modell-ID ist uncensored, das ein Open-Weight-Modell ausführt, das darauf ausgelegt ist, ohne Inhaltsabbrüche für die legale Erwachsenenverwendung zu antworten. Sie können Ausgabelänge, Zufälligkeit und Stoppbedingungen über Standardparameter steuern.

Dieser Endpunkt unterstützt Streaming, Funktionsaufrufe und JSON-Modus-Antworten. Er unterstützt keine Embeddings, Bilder oder Feinabstimmungen. Verwenden Sie die Python-SDK, um die Anfrage asynchron zu bearbeiten, um die Leistung in Webanwendungen zu verbessern.

Copyfrom openai import OpenAI

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

GET /v1/models

Rufen Sie die Liste der verfügbaren Modelle ab, um die API-Struktur zu bestätigen. Die Antwort enthält die uncensored Modell-ID, die Sie in Ihren Completion-Anfragen angeben müssen. Dieser Endpunkt hilft Ihnen zu überprüfen, ob der Dienst online ist und sich die Modell-ID nicht geändert hat.

Verwenden Sie diesen Endpunkt, um Verbindungsprobleme zu debuggen, bevor Sie teure Generierungsanfragen senden. Er gibt Standard-OpenAI-kompatible Modellmetadaten zurück, einschließlich der Modell-ID und des Objekttyps.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Parameter: Temperatur, Top P, Seed

Steuern Sie die Zufälligkeit und Determinismus Ihrer Ausgaben über Standard-Sampling-Parameter. Legen Sie temperature zwischen 0 und 2, um die Kreativität anzupassen, und verwenden top_p die Nucleus-Abtastung zu begrenzen. Die seed parameter ermöglicht es Ihnen, spezifische Ausgaben für Debugging oder konsistente Rollenspielszenarien zu reproduzieren.

Diese Parameter beeinflussen direkt, wie das Modell Text generiert. Höhere Temperaturen erzeugen vielfältigere Antworten, während niedrigere Temperaturen die Ausgabe fokussierter und vorhersehbarer machen. Verwenden stop Sequenzen, um die Generierung an bestimmten Markern zu stoppen.

Streaming, Tools und JSON-Modus

Streamen Sie Antworten in Echtzeit über Server-Sent Events (SSE) für geringere Latenz. Aktivieren Sie den JSON-Modus, indem Sie response_format zu json_object für die Extraktion strukturierter Daten. Function Calling wird zur Ausführung von Funktionen unterstützt, wodurch das Modell externe APIs aufrufen kann.

Streaming ist entscheidend für den Aufbau von Chat-Schnittstellen, die Tokens in Echtzeit anzeigen. Der letzte Abschnitt eines Streams enthält die gesamten Token-Nutzungsdaten für die Anfrage, was eine genaue Abrechnung ermöglicht. Verwenden Sie das folgende Beispiel, um Streaming in Ihrer Anwendung zu implementieren.

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)

Rate Limits und Abrechnung

Überwachen Sie Ihre Ratenlimits, um Dienstunterbrechungen bei hoher Nutzung zu vermeiden. Die API erzwingt ein Limit von 300 Anfragen pro Minute und ein Parallelitätslimit von 8 gleichzeitigen Anfragen pro Schlüssel. Die maximale Anfragekörpergröße beträgt 8 MB.

Die Abrechnung ist vorausbezahlt und basiert auf der tatsächlichen Tokennutzung. Fehler und Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben. Wenn Sie einen 401-Fehler erhalten, ist Ihr API-Schlüssel ungültig. Ein 402-Fehler zeigt unzureichendes Guthaben an, während ein 429-Fehler bedeutet, dass Sie das Limit überschritten haben. Das Kontextfenster unterstützt 100.000 Tokens für Prompt und Vervollständigung zusammen.