Uncensored AI Chat Completions API

Basis-URL und Authentifizierung

Ihr unzensierter LLM-API-Schlüssel gewährt Zugriff auf den chat-completions-Endpunkt. Verwenden HTTPS://api.chatbotaiuncensored.com/v1 als Ihre Basis-URL. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization header als Bearer-Token. Der Schlüssel wird sofort nach der Anmeldung angezeigt. Es fallen keine monatlichen Gebühren an. Bezahlen Sie nur für die verwendeten Tokens.

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Senden Sie Ihre erste Anfrage an POST /v1/chat/completionsUnzensiert. Die API akzeptiert Standard-Nachrichtenarrays. Sie gibt Textantworten zurück. Fehler sind kostenlos. Ablehnungen sind kostenlos. Sie zahlen nur für erfolgreiche Vervollständigungen.

Copycurl https://api.chatbotaiuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top 5 python libraries for web scraping"}]
  }'

Python SDK-Integration

Installieren Sie das offizielle OpenAI-Paket. Legen Sie die Basis-URL und den API-Schlüssel fest. Rufen Sie chat.completions.create mit Ihrem Prompt. Die unzensierte KI-API gibt direkt Text zurück. Sie können Parameter wie Temperatur oder top_p anpassen. Das Antwortobjekt enthält den generierten Inhalt. Verwenden Sie dies für Rollenspielskripte.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.chatbotaiuncensored.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 SDK-Nutzung

Importieren Sie den OpenAI-Client. Konfigurieren Sie die Basis-URL, um auf unseren unzensierten KI-API-Endpunkt zu zeigen. Legen Sie den API-Schlüssel in den Headern fest. Rufen Sie die Vervollständigungsmethode auf. Das Node-SDK verarbeitet die Anfrage. Sie erhalten einen Stream oder eine direkte Antwort. Dies funktioniert für Web-Apps. Es funktioniert für Backend-Dienste.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.chatbotaiuncensored.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 Function Calling

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true. Sie erhalten Chunks, während sie generiert werden. Der letzte Chunk enthält Nutzungsdaten. Sie können auch Function Calling verwenden. Definieren Sie Tools in der Anfrage. Das Modell gibt Tool-Aufrufe zurück. Analysieren Sie diese in Ihrem Code. Dies ermöglicht komplexe Workflows. Halten Sie Ihre App reaktionsfähig.

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)

Limits, Fehler und Kontext

Du erhältst 300 Anfragen pro Minute. Acht Anfragen laufen gleichzeitig. Das Kontextfenster umfasst 100,000 Tokens. Fehler geben standardmäßige HTTP-Codes zurück. Ein 401 bedeutet, dass dein Schlüssel ungültig ist. Ein 402 bedeutet, dass du Guthaben benötigst. Ein 429 bedeutet, dass du das Rate-Limit erreicht hast. Nutze diese, um deine Nutzung der unzensierten LLM-API effektiv zu verwalten.