API-Dokumentation

Basis-URL und Authentifizierung

Unser API-Endpunkt ist HTTPS://api.aichatuncensored.cc/v1. Authentifizieren Sie jede Anfrage, indem Sie Ihren eindeutigen API-Schlüssel in den Authorization: Bearer <key> header. Sie erhalten diesen Schlüssel sofort nach der Anmeldung mit Google oder E-Mail auf der Seite „API-Schlüssel erhalten“. Keine Telefonnummer erforderlich, und der Schlüssel wird aus Sicherheitsgründen nur einmal angezeigt.

Copycurl https://api.aichatuncensored.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the current UTC timestamp"}]
  }'

Diese Basis-URL funktioniert mit den offiziellen OpenAI-SDKs und jedem kompatiblen Client. Konfigurieren Sie Ihre Bibliothek einfach so, dass sie auf unsere Adresse verweist. Sie können jederzeit einen neuen Schlüssel generieren, der den vorherigen ersetzt. Jedes Konto ist auf einen aktiven Schlüssel beschränkt.

Erste Anfrage mit cURL

Senden Sie Ihre erste Eingabeaufforderung mit einem standardmäßigen POST Anfrage an /v1/chat/completions. Die Modellkennung ist uncensored, das ein einzelnes Open-Weight-Modell bereitstellt, das für unzensierte Inhalte optimiert ist. Der Texteingang erfolgt in das messages array. Die Antwort gibt generierten Text im content Feld.

Copycurl https://api.aichatuncensored.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the current UTC timestamp"}]
  }'

Fehler aufgrund unzureichenden Guthabens geben einen 402-Status zurück. Ablehnungen für minderjährige Inhalte sind selten, aber möglich. Streaming ist über Server-Sent Events für die Echtzeit-Token-Auslieferung verfügbar. Jede Anfrage unterstützt bis zu 8 MB Body-Daten.

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle Python-Bibliothek, um mit unserer API zu interagieren. Legen Sie die Basis-URL und den API-Schlüssel in der Client-Konfiguration fest. Dies ermöglicht es Ihnen, vertraute Methoden wie chat.completions.create. Die Syntax spiegelt Standard-OpenAI-Implementierungen wider.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Installieren Sie das Paket und initialisieren Sie den Client mit Ihren Anmeldeinformationen. Übergeben Sie den Modellnamen uncensored um sicherzustellen, dass Sie unseren uneingeschränkten Endpunkt treffen. Sie können Parameter wie temperature oder top_p die Kreativität zu steuern. Das Antwortobjekt enthält Nutzungsstatistiken im letzten Chunk, wenn gestreamt wird.

Node.js-SDK-Einrichtung

Initialisieren Sie den Node.js-Client mit Ihren Anmeldeinformationen und der Basis-URL. Dies ermöglicht direkte Aufrufe des Chat-Vervollständigungs-Endpunkts. Die Bibliothek übernimmt die JSON-Serialisierung und Header-Injektion automatisch.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Rufen Sie die Completion-Methode mit Ihren Prompt-Nachrichten auf. Die Antwort enthält den generierten Text und die Token-Anzahlen. Sie können Ergebnisse streamen, indem Sie das Stream-Flag auf true setzen. Die Fehlerbehandlung ist im SDK integriert. Überprüfen Sie den Statuscode auf 401- oder 429-Antworten, um Limits zu verwalten.

Streaming-Antworten (SSE)

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Der Server sendet Daten-Chunks als Server-Sent Events. Jeder Chunk enthält teilweise Text- und Nutzungs-Metadaten. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für lange Ausgaben.

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)

Analysieren Sie den SSE-Stream, um die endgültige Antwort zu akkumulieren. Das letzte Chunk enthält die gesamte Token-Nutzung. Sie können das Streaming bei Bedarf vorzeitig stoppen. Function Calling und der JSON-Modus unterstützen ebenfalls Streaming. Diese Funktion ist ideal für Echtzeit-Chat-Schnittstellen.

Ratenbegrenzungen und Fehlerbehandlung

Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel begrenzt. Gleichzeitige Anfragen sind auf 8 pro Schlüssel begrenzt. Wenn Sie diese Grenzen überschreiten, erhalten Sie den Statuscode 429. Authentifizierungsfehler geben einen 401-Fehler zurück. Unzureichendes Guthaben löst einen 402-Fehler aus.

Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Tokens. Die maximale Ausgabe beträgt 16.000 Tokens pro Anfrage. Legen Sie max_tokens um unerwartete Kosten zu vermeiden. Fehler und Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben. Verwenden Sie exponentielles Backoff für Rate-Limit-Wiederholungen.