Schnellstartanleitung für Entwickler

Authentifizierung und Basis-URL-Einrichtung

Verbinden Sie, indem Sie Ihr SDK auf unsere Base-URL zeigen und Ihren API-Schlüssel übergeben. Wir bieten eine direkte, protokollkonforme Alternative, die keine Codeänderungen erfordert. Sie müssen nur die base_url und das API_KEY Umgebungsvariable. Dein Schlüssel wird sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail generiert. Keine Telefonnummer ist erforderlich. Fehler und Ablehnungen sind kostenlos, also zahlst du nur für echte Token-Nutzung. Die zu sendende Modell-ID ist immer "uncensored".

Unsere API bietet ein einzelnes dediziertes Uncensored Large Language Model. Es ist kein GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek oder ein anderes Modell eines anderen Anbieters. Wir betreiben ein Open-Weight-Modell, das darauf abgestimmt ist, bei legaler Adult-Nutzung ohne Inhaltsfilter zu antworten. Es gilt eine harte Inhaltsgrenze: Wir lehnen Anfragen ab, die sexuelle Inhalte mit Minderjährigen betreffen. Alle anderen legalen Themen bleiben zugänglich.

Erste Anfrage

Stellen Sie Ihren ersten Aufruf mit dem standardmäßigen POST /v1/chat/completions Endpunkt. Dieses unzensierte Modell akzeptiert Texteingaben und gibt Textausgaben zurück. Sie können jeden OpenAI-kompatiblen Client verwenden, indem Sie die Basis-URL aktualisieren. Das Kontextfenster erlaubt 100.000 Token für Prompt plus Zusammenfassung zusammen. Maximaler Output sind 16.000 Token pro Anfrage. Wenn Sie max_tokens, das Limit sinkt auf 2.048 Tokens. Function Calling und der JSON-Modus sind verfügbar. Streaming über SSE wird für die Echtzeit-Generierung von Tokens unterstützt.

Copycurl https://api.openaiuncensored.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three common Unix commands for disk usage."}]
  }'

Python SDK-Integration

Verwenden Sie das offizielle Python-SDK, um diese unzensierte KI-API in Ihre Anwendungen zu integrieren. Legen Sie die base_url zu unserem Endpunkt und geben Sie Ihren Schlüssel an. Der Modellname ist "uncensored". Sie können Parameter wie temperature, top_p, und seed. Präsenzstrafe und Häufigkeitsstrafe werden ebenfalls unterstützt. Stop-Sequenzen funktionieren wie erwartet. JSON-Modus sorgt für strukturierte Ausgabe bei Bedarf. Das SDK übernimmt automatisch Wiederholungen und Streaming. Dieser Ansatz funktioniert für einfache Skripte oder komplexe Backend-Dienste. Es sind keine zusätzlichen Abhängigkeiten neben der Standardbibliothek erforderlich.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node SDK-Integration

Integrieren Sie mit Node.js, indem Sie die Basis-URL in Ihrer Konfiguration festlegen. Das unzensierte Modell reagiert auf Standard-Chat-Vervollständigungsanfragen. Sie können Function Calling für die Tool-Nutzung aktivieren. Der JSON-Modus ist für strenge Ausgabeformatierung verfügbar. Das SDK unterstützt Streaming-Antworten über Server-Sent Events. Die Token-Nutzung ist im letzten Chunk enthalten. Sie können Temperatur und top_p zur Steuerung der Kreativität festlegen. Stop-Sequenzen begrenzen die Ausgabelänge. Präsenz- und Häufigkeitsstrafen helfen, Wiederholungen zu reduzieren. Das Modell verarbeitet lange Kontexte effizient. Die Fehlersuche ist mit Standard-Fehlerobjekten unkompliziert.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming-Antworten über SSE

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Tokens kommen in Echtzeit über Server-Sent Events an. Jedes Chunk enthält teilweise Text und Nutzungsdaten. Das letzte Chunk enthält die Gesamtanzahl der Tokens für die Anfrage. Diese Methode reduziert die wahrgenommene Latenz für Benutzer. Sie funktioniert nahtlos mit den Python- und Node-SDKs. Sie können den Stream zeilenweise parsen. Die Fehlerbehandlung bleibt konsistent mit nicht-streaming-Anfragen. Rate-Limits gelten pro Schlüssel, nicht pro Verbindung. Sie können 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel haben. Jede Anfrage ist auf eine Körpergröße von 8 MB begrenzt.

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

Überwachen Sie Ihre Nutzung, um Dienstunterbrechungen zu vermeiden. Das Ratenlimit beträgt 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel. Sie können jederzeit 8 parallele Anfragen aktiv haben. Der Anfragekörper darf 8 MB nicht überschreiten. Wenn Sie einen ungültigen Schlüssel senden, erhalten Sie einen 401-Fehler. Ein 402-Fehler zeigt unzureichendes Guthaben an. Ein 429-Fehler bedeutet, dass Sie das Ratenlimit erreicht haben. Guthaben verfällt nie, sodass Sie später nachladen können. Das Guthaben wird nach tatsächlichem Token-Verbrauch berechnet. Fehler sind kostenlos, sodass Sie nur für erfolgreiche Fertigstellungen bezahlen. Das Kontextfenster beträgt insgesamt 100.000 Tokens. Die maximale Ausgabe beträgt 16.000 Tokens, sofern nicht anders angegeben.