API-Dokumentation

Schnellstart: Ihre erste Anfrage

Senden Sie Ihre erste Nachricht an das unzensierte Modell sofort. Verwenden Sie den Standard-Chat-Completion-Endpunkt zur Textgenerierung. Das Modell reagiert auf natürliche Sprach-Eingaben ohne Inhaltsablehnungen für die legale erwachsene Nutzung. Diese Einrichtung funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Client.

Erstellen Sie zunächst das SDK für Ihre bevorzugte Sprache. Konfigurieren Sie dann Ihren API-Schlüssel. Das folgende Beispiel zeigt eine grundlegende curl-Anfrage zum Testen der Konnektivität.

Sie können Parameter wie temperature anpassen, um die Zufälligkeit zu steuern. Die Antwort gibt den generierten Text direkt zurück. Dieser einfache Ablauf ermöglicht es Ihnen, die API zu testen, bevor Sie komplexe Logik aufbauen.

Copycurl https://api.apiaicharacter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current API rate limit status?"}]
  }'

Basis-URL und Authentifizierung

Verbinden Sie sich über die dedizierte Basis-URL für diese API. Ersetzen Sie den Standardendpunkt durch unsere gehostete Serveradresse. Dies stellt sicher, dass Ihre Anfragen direkt das unzensierte Modell erreichen. Die Authentifizierung basiert auf einem einzelnen API-Schlüssel pro Konto.

Generieren Sie Ihren Schlüssel über das Dashboard. Übergeben Sie ihn im Authorization-Header als Bearer-Token. Diese Methode ist mit standardmäßigen OpenAI-SDKs kompatibel. Sie können den Anbieter wechseln, indem Sie nur die Basis-URL und den Schlüssel ändern.

Halten Sie Ihren Schlüssel sicher. Er gewährt vollen Zugriff auf Ihr bezahltes Guthaben. Der Schlüssel ersetzt jeden vorherigen aktiven Schlüssel sofort bei der Generierung.

Endpunkte: Chat-Vervollständigungen

Interagieren Sie mit dem Modell über den Chat-Vervollständigungs-Endpunkt. Dies ist der einzige verfügbare Endpunkt für die Textgenerierung. Er akzeptiert Nachrichten und gibt generierten Text zurück. Keine Embeddings, Bilder oder Audio werden unterstützt.

Senden Sie eine POST-Anfrage an den Chat-Endpunkt. Fügen Sie Ihre System- und Benutzernachrichten in den Body ein. Das Modell verarbeitet den Kontext und generiert eine Antwort. Sie können den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben verwenden.

Function Calling wird ebenfalls unterstützt. Definieren Sie Tools und überlassen Sie dem Modell die Entscheidung, wann es sie nutzen soll. Diese Flexibilität ermöglicht komplexe Agent-Workflows. Die Antwort enthält den generierten Inhalt sowie die Token-Nutzung.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Parameter: Temperatur, Top P und Stop

Steuern Sie den Ausgabestil über Standardparameter. Passen Sie die Temperatur an, um die Kreativität zu verändern. Niedrigere Werte machen Antworten deterministischer. Höhere Werte führen zu mehr Vielfalt.

Verwenden Sie top P, um unwahrscheinliche Wörter zu filtern. Dies hilft, die Kohärenz aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Kreativität zuzulassen. Legen Sie Stop-Sequenzen fest, um die Generierung an bestimmten Markern zu beenden. Dies ist nützlich, um die Dialogstruktur zu steuern.

Der Seed-Parameter ermöglicht reproduzierbare Ergebnisse. Verwenden Sie ihn beim Debuggen Ihrer Prompts. Diese Parameter geben Ihnen präzise Kontrolle über das Verhalten des Modells. Stimmen Sie sie an die Anforderungen Ihrer Anwendung an.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apiaicharacter.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 und Token-Nutzung

Erhalte Antworten in Echtzeit über Server-Sent Events. Streaming reduziert die wahrgenommene Latenz für Benutzer. Die API sendet Tokens, sobald sie generiert werden. Dies schafft ein flüssigeres Leseerlebnis.

Die Token-Nutzung wird im finalen Chunk gemeldet. Dies ermöglicht eine genaue Kostenverfolgung. Die Abrechnung erfolgt basierend auf den tatsächlich verbrauchten Tokens. Fehler und Ablehnungen verursachen keine Kosten.

Implementieren Sie einen Stream-Handler, um die Daten zu verarbeiten. Aktualisieren Sie Ihre UI, wenn Tokens eintreffen. Dieser Ansatz ist ideal für Chat-Schnittstellen. Das Modell unterstützt Streaming für alle Anfragearten.

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 Beschränkungen

Verstehen Sie die Limits, um Dienstunterbrechungen zu vermeiden. Sie können 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel durchführen. Gleichzeitige Anfragen sind auf acht gleichzeitig begrenzt. Der Anforderungstext darf 8 MB nicht überschreiten.

Behandle Fehler korrekt. Ein 401-Status bedeutet, dass dein Schlüssel ungültig ist. Ein 402-Status zeigt unzureichendes Guthaben an. Ein 429-Status signalisiert, dass du das Limit erreicht hast.

Das Context-Window unterstützt insgesamt 100.000 Tokens. Dies umfasst sowohl Prompt als auch Completion. Die maximale Ausgabe beträgt 16.000 Tokens pro Anfrage. Legen Sie max_tokens fest, um die Ausgabelänge zu steuern. Fehler sind kostenlos, daher ist Retry-Logik sicher.