Schnellstart: Integrieren Sie unseren Uncensored LLM

Unterstützte SDKs und Konfiguration der Basis-URL

Unsere API funktioniert mit jedem Client, der das OpenAI-Chat-Vervollständigungsprotokoll unterstützt. Sie müssen nur die base_url aktualisieren und Ihren API-Schlüssel angeben. Die base_url für diesen Dienst ist HTTPS://api.aichatbotunfiltered.com/v1. Dies gewährleistet die Kompatibilität mit Bibliotheken wie dem Python SDK von OpenAI, dem Node.js SDK und anderen.

Die Authentifizierung basiert auf einem einzelnen, mit Ihrem Konto verknüpften API-Schlüssel. Sie generieren diesen Schlüssel bei der Anmeldung über Google oder E-Mail. Jedes Konto enthält einen aktiven Schlüssel; das Generieren eines neuen ersetzt den vorherigen Schlüssel sofort. Bewahren Sie diesen Schlüssel sicher auf, da er die Nutzung Ihres vorausbezahlten Guthabens steuert.

Anfragen an den /v1/chat/completions-Endpunkt senden

Senden Sie Ihre erste Anfrage über den POST /v1/chat/completions-Endpunkt. Die Modellkennung ist immer "uncensored". Dieses Modell reagiert auf legale erwachsene Inhalte, Rollenspiele und kreatives Schreiben ohne die typischen Sicherheitsfilter, die in anderen Modellen zu finden sind.

Unten finden Sie ein grundlegendes cURL-Beispiel zur Überprüfung der Konnektivität. Ersetzen Sie YOUR_API_KEY durch Ihren tatsächlichen Schlüssel.

• Legen Sie das Modell auf "uncensored" fest.
• Stellen Sie eine einfache System- und Benutzer-Nachricht bereit.
• Erwarten Sie eine direkte Textantwort.

Copycurl https://api.aichatbotunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the steps to deploy a docker container."}]
  }'

Konfigurieren von Temperatur, Top P und Stop-Sequenzen

Steuern Sie die Zufälligkeit und Struktur der Ausgabe über Standardparameter. Legen Sie die Temperatur zwischen 0 und 2 fest, um die Kreativität anzupassen. Höhere Werte erzeugen vielfältigere Antworten, was für kreatives Rollenspiel nützlich ist. Niedrigere Werte liefern deterministischere und konsistentere Antworten.

Verwenden Sie top_p, um die Nukleus-Sampling-Steuerung zu steuern. Legen Sie Stop-Sequenzen fest, um die Antwort an bestimmten Markern, wie z. B. Dialoggrenzen, zu beenden. Diese Parameter helfen, das Verhalten des Modells an Ihren spezifischen Anwendungsfall anzupassen, ohne externes Routing.

Aktivieren von Streaming und Function Calling

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie stream auf true setzen. Dies gibt Tokens über Server-Sent Events (SSE) zurück. Token-Nutzungsdetails erscheinen im letzten Chunk, sodass Sie Kosten in Echtzeit verfolgen können. Streaming reduziert die wahrgenommene Latenz für Endbenutzer.

Sie können Function Calling auch verwenden. Definieren Sie Tools im Anfragekörper, um dem Modell die Ausgabe strukturierter Daten oder das Auslösen von Aktionen zu ermöglichen. Dies funktioniert nahtlos mit dem Standard-OpenAI-Tool-Format. Verwenden Sie tool_choice, um ein bestimmtes Verhalten zu erzwingen.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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