API-Dokumentation für unzensierte Modelle

Authentifizierung und Header

Senden Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization-Header für jede Anfrage. Verwenden Sie das Format Bearer YOUR_API_KEY und fügen Sie es in den Authorization Feld. Ihr Schlüssel wird sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail generiert. Für die Registrierung ist keine Telefonnummer erforderlich. Bewahren Sie Ihren Schlüssel sicher in Umgebungsvariablen auf, um unbefugte Nutzung gegen Ihr vorgeladenes Guthaben zu verhindern. Der Header stellt sicher, dass unsere Server Ihr Konto für die genaue Token-Abrechnung identifizieren.

POST /v1/chat/completions

Erstellen Sie Ihre erste Anfrage zur Generierung von Textantworten. Verwenden Sie das POST /v1/chat/completions Endpunkt mit dem model gesetzt auf uncensored. Dieser Endpunkt akzeptiert standardmäßige Nachrichten-Arrays, die User- und Assistant-Rollen enthalten. Sie können Antworten streamen oder Volltext erhalten, abhängig von Ihrer Client-Konfiguration. Das Modell verarbeitet Ihre Eingabe und gibt Text ohne Inhaltsablehnungen für die legale Erwachsenenverwendung zurück. Prüfen Sie die Rate-Limits-Seite für Einschränkungen bei der Parallelität.

GET /v1/models

Rufen Sie verfügbare Modellinformationen über den GET-Endpunkt ab. Dies gibt Metadaten über das unzensierte Modell und seine Fähigkeiten zurück. Sie können die Modell-ID überprüfen, bevor Sie Vervollständigungsanfragen senden. Die Antwort bestätigt die API-Kompatibilität mit Standard-OpenAI-Strukturen. Verwenden Sie dies, um Client-Konfigurationen schnell zu debuggen. Dies hilft sicherzustellen, dass Ihr SDK auf die richtige Service-Version zeigt. Dieser Endpunkt verbraucht keine Token-Guthaben von Ihrem Konto.

Streaming-Antworten und Token-Nutzung

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie den stream Parameter auf true setzen. Sie erhalten Server-Sent Events (SSE), während Tokens generiert werden. Der letzte Chunk enthält die gesamte Token-Nutzung für die Anfrage. Dies ermöglicht die Echtzeitanzeige von Antworten in Ihrer Anwendung. Token-Anzahlen helfen Ihnen, Ihren Prepaid-Guthaben genau zu überwachen. Fehler während des Streamings werden durch einen normalen Stream-Abbruch behandelt. Sie können den Stream bei Bedarf ohne Strafe unterbrechen.

Function Calling und JSON-Modus

Nutzen Sie die tools Parameter für Function-Calling-Fähigkeiten. Legen Sie response_format zu json_object für strikte JSON-Ausgabe. Das Modell unterstützt die Generierung strukturierter Daten für Ihre Anwendungen. Sie können benutzerdefinierte Tools im Anfragekörper definieren. Die API validiert die Struktur, bevor sie sie an das Modell sendet. Dies gewährleistet ein konsistentes Parsing in Ihrem nachgelagerten Code. Der JSON-Modus ist ideal für automatisierte Workflows, die bestimmte Formate erfordern.

Ratenbegrenzungen und Fehlerbehandlung

Erwarten Sie 429-Fehler, wenn Sie 300 Anfragen pro Minute überschreiten. Das Limit erlaubt 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel. Anfragekörper müssen unter 8 MB bleiben. Wenn Sie einen 401-Fehler erhalten, überprüfen Sie die Gültigkeit Ihres API-Schlüssels. Ein 402-Fehler bedeutet unzureichendes hinterlegtes Guthaben. Fehler verbrauchen keine Token von Ihrem Guthaben. Das Kontextfenster unterstützt 100.000 Token für Prompt und Completion zusammen. Maximaler Output sind 16.000 Token, sofern nicht anders angegeben. Behandeln Sie diese Fehler in Ihrem Client-Code angemessen.

cURL

Copycurl https://api.unrestrictedgptchat.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

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unrestrictedgptchat.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.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestrictedgptchat.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

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)