Schnellstart: Integrieren Sie die Uncensored API

Authentifizierung: Festlegen des API-Schlüssels

Obtain your key via Google or email login on the API-Schlüssel erhalten Seite und übergeben Sie ihn in den Authorization header. Das System weist pro Konto einen aktiven Schlüssel zu und ersetzt einen vorherigen Schlüssel sofort. Dieses einfache Setup stellt sicher, dass Sie Anfragen senden können, ohne komplexe Proxy-Ketten zu konfigurieren oder monatliche Abrechnungszyklen zu verwalten.

Copycurl https://api.ainocensor.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five Rust crates for async networking."}]
  }'

Bewahren Sie Ihren Schlüssel sicher auf. Die Plattform verfolgt oder protokolliert keine Prompts zum Training, sodass Ihre Daten Ihnen gehören, während Sie uneingeschränkte Anwendungen entwickeln.

Basisanfrage: Chat-Vervollständigungen

Senden Sie eine POST-Anfrage an https://api.ainocensor.com/v1/chat/completions unter Verwendung der Modell-ID uncensored um Textantworten zu erhalten. Dieser Endpunkt unterstützt Standardparameter wie temperature und top_p zur Steuerung der Zufälligkeit. Sie müssen das SDK nicht wechseln; jeder OpenAI-kompatible Client funktioniert durch Anpassung der Basis-URL.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Das Modell antwortet ohne Inhaltsablehnungen für legale Adult- oder kreative Themen, was es ideal für NSFW-Chatbot-Implementierungen oder Aufgaben zur tiefen Kontextbehaltung macht.

Streaming-Antworten (SSE)

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true um Tokens über Server-Sent Events (SSE) zu empfangen, um die Latenz zu verringern. Dieser Ansatz ist entscheidend für Echtzeit-UI-Aktualisierungen, bei denen das Warten auf eine vollständige Antwort zu spürbaren Verzögerungen führen würde. Der letzte Chunk enthält die gesamten Token-Nutzungsdaten für die Abrechnungstransparenz.

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)

Fehler und Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben, sodass das Streamen großer Ausgaben auch bei unerwartetem Verbindungsabbruch kosteneffizient bleibt.

Funktionsaufruf & Tools

Definieren Sie Ihre Tools im Anfragekörper und verwenden Sie tool_choice das Modell entscheiden zu lassen, wann sie aufgerufen werden. Diese Fähigkeit ermöglicht es dem unzensierten LLM, sich ohne manuelles Parsen von Textausgaben in externe Systeme zu integrieren. Sie können required oder auto Modi, abhängig von den Anforderungen Ihrer Anwendung.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Die API unterstützt Standard-Tool-Definitionen und gewährleistet so die Kompatibilität mit bestehenden Agent-Frameworks, die OpenAI-Style-Function-Calling-Strukturen erwarten.

JSON-Modus-Konfiguration

Festlegen response_format zu {"type": "json_object"} das Modell dazu zu zwingen, streng gültiges JSON auszugeben. Dieses Feature ist unerlässlich für das Parsen strukturierter Daten in automatisierten Pipelines oder beim Aufbau zuverlässiger NSFW-Geschichtengeneratoren, die eine strikte Einhaltung eines bestimmten Schemas erfordern. Es eliminiert die Notwendigkeit einer Regex-Bereinigung für fehlerhafte Ausgaben.

Das Modell ist darauf abgestimmt, dieses Format auch unter hohen Kreativeinstellungen beizubehalten, wodurch sichergestellt wird, dass Ihr Parser konsistente Datenstrukturen erhält.

Verarbeitung von Fehlern und Grenzen

Überwachen Sie auf 401-Fehler, wenn Ihr Schlüssel ungültig ist, 402-Fehler, wenn das vorgeschossene Guthaben aufgebraucht ist, und 429-Ratenbegrenzungen, die durch das Überschreiten von 300 Anfragen pro Minute ausgelöst werden. Die API erzwingt ein Anforderungskörper-Limit von 8 MB und ermöglicht bis zu 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel. Ihr vorgeschossenes Guthaben verfällt nie, sodass Sie die Nutzung zwischen Projekten pausieren können, ohne Ihren Saldo zu verlieren.

Bei einem Kontextfenster von 100.000 Tokens kannst du umfangreiche Dokumente oder Konversationsverläufe in das unzensierte Modell einspeisen, ohne früheren Kontext zu verlieren.