API-Dokumentation

Schnellstart: Erste Anfrage

Sende eine Vervollständigungsanfrage an den einzelnen unzensierten Endpunkt. Die API akzeptiert standardmäßige chat-completions JSON-Payloads und gibt Textantworten ohne Inhaltsablehnungen für legale Erwachsenennutzung zurück.

Verwenden Sie die in Ihrem Dashboard angegebene Basis-URL. Fügen Sie Ihren API-Schlüssel in den Authorization-Header ein. Legen Sie die Model-ID auf uncensored. Dies stellt sicher, dass Sie den richtigen Server treffen, der das Open-Weight-Modell ausführt, das für uneingeschränkte Ausgaben abgestimmt wurde.

Starten Sie mit einem einfachen Prompt, um die Konnektivität zu überprüfen. Das System gibt die Token-Nutzung und den generierten Text im Antwortkörper zurück.

Authentifizierung und Schlüssel

Authentifizieren Sie jede Anfrage mit einem Bearer-Token im Authorization header. Ihr API-Schlüssel wird sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail generiert.

Bewahren Sie Ihren Schlüssel sicher auf. Pro Konto existiert nur ein aktiver Schlüssel; die Generierung eines neuen widerruft den vorherigen Schlüssel. Der Schlüssel gewährt vollen Zugriff auf Ihren Guthabenstand.

Wenn der Schlüssel ungültig oder abgelaufen ist, gibt die API einen 401-Fehler zurück.

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Interagieren Sie mit dem Modell über die Standard- POST /v1/chat/completions Endpunkt. Dieser Endpunkt übernimmt alle Textgenerierungsaufgaben.

Senden Sie Ihren Nachrichtenverlauf in den messages array. Die API verarbeitet die Eingabe und gibt die Antwort des Modells zurück. Sie können System-Prompts einfügen, um das Verhalten zu steuern.

Der Endpunkt unterstützt den JSON-Modus und Function Calling. Nutzen Sie diese Funktionen, um die API nahtlos in Ihre Anwendungen zu integrieren.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Payload die Grenze von 8 MB für den Anfragekörper einhält.

Streaming und SSE

Aktivieren Sie die Echtzeit-Token-Generierung, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Die API gibt einen Server-Sent Events-Stream zurück.

Jeder Chunk enthält teilweise Textaktualisierungen. Der letzte Chunk enthält die vollständigen Token-Nutzungsstatistiken.

Dieser Ansatz reduziert die wahrgenommene Latenz für Endbenutzer. Er ermöglicht es Ihrer Anwendung, Text anzuzeigen, während er generiert wird.

Behandeln Sie Streaming-Unterbrechungen ordnungsgemäß. Die API garantiert die Zustellung aller Tokens, solange die Verbindung stabil bleibt.

Parameter und Optionen

Steuern Sie das Generierungsverhalten mit Standardparametern. Passen Sie temperature für Kreativität oder Determinismus. Verwenden top_p für Nucleus-Sampling.

Festlegen max_tokens die Ausgabelänge zu begrenzen. Der Standardwert beträgt 2.048 Tokens. Das Maximum beträgt 16.000 Tokens pro Anfrage.

Verwenden stop Sequenzen, um die Generierung an bestimmten Markern zu stoppen. Der seed parameter stellt reproduzierbare Ergebnisse für Debugging sicher.

Diese Optionen funktionieren konsistent über alle Clients hinweg.

Fehlerbehandlung und Limits

Überwachen Sie Ihre Anfrage-Rate und Ihren Guthabenstand. Die API erzwingt ein Limit von 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel.

Ein 429-Fehler zeigt an, dass Sie das Limit erreicht haben. Ein 402-Fehler bedeutet, dass Ihr Guthaben aufgebraucht ist.

Das Context-Window unterstützt insgesamt 100.000 Tokens. Dies umfasst sowohl Prompt als auch Completion.

Fehler während der Verarbeitung verbrauchen kein Guthaben. Nur erfolgreiche Token-Generierung wird abgerechnet.

cURL

Copycurl https://api.mostuncensoredllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of ten distinct Linux shell commands for system monitoring."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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