Schnellstart: Integrieren Sie die Uncensored LLM API

Voraussetzungen: SDK und API-Schlüssel

Erstellen Sie zunächst ein Konto, um Ihren eindeutigen API-Schlüssel zu erhalten. Melden Sie sich mit Google oder einem E-Mail-Passwort an, um sofort einen Schlüssel ohne Telefonverifizierung zu generieren. Installieren Sie Ihr bevorzugtes SDK-Paket, wie z. B. openai für Python, und konfigurieren Sie es mit der Basis-URL https://api.apiaicheapest.com/v1. Authentifizieren Sie jede Anfrage, indem Sie den Authorization header zu Bearer YOUR_API_KEY. Sie können die Konnektivität sofort mit den bereitgestellten Beispielen testen.

Anfrage für Basis-Chat-Vervollständigung

Senden Sie eine Standard-Chat-Vervollständigungsanfrage, um Textantworten zu generieren. Die API akzeptiert eine Liste von Nachrichten und gibt die Ausgabe des Modells zurück. Verwenden Sie die Modell-ID uncensored auf unser Open-Weight-Modell ohne Inhaltsablehnungen zugreifen. Jede Antwort enthält Token-Nutzungsdetails für eine genaue Abrechnung. Fehler wie unzureichendes Guthaben oder ungültige Schlüssel werden mit klaren HTTP-Statuscodes zurückgegeben.

Copycurl https://api.apiaicheapest.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Convert this Python list to a JSON array"}]
  }'

Streaming-Antworten (SSE)

Aktivieren Sie Streaming, um Tokens in Echtzeit zu empfangen, sobald sie generiert werden. Legen Sie die stream Parameter auf true in Ihrem Anfragekörper. Der Server gibt eine Sequenz von Server-Sent Events (SSE) zurück, die teilweise Vervollständigungen enthalten. Lesen Sie den letzten Chunk, um die Gesamt-Token-Anzahl und die Kosten zu erhalten. Dieser Ansatz reduziert die wahrgenommene Latenz für Endbenutzer erheblich.

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)

Funktionsaufruf (Tools)

Definieren Sie Tools, damit das Modell externe Funktionen dynamisch aufrufen kann. Übergeben Sie eine Liste von Tool-Definitionen in der tools parameter und geben Sie tool_choice als auto. Das Modell gibt Funktionsargumente im JSON-Format zurück, wenn dies angemessen ist. Analysieren Sie diese Argumente in Ihrem Code, um die erforderliche Logik auszuführen. Dieses Feature ermöglicht komplexe Agent-Workflows und Datenextraktionsaufgaben.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

JSON-Modus und Parameter

Erzwingen Sie strukturierte Ausgabe, indem Sie response_format zu {"type": "json_object"}. Dies stellt sicher, dass das Modell gültiges JSON zurückgibt, was für die programmgesteuerte Verarbeitung entscheidend ist. Sie können die Zufälligkeit auch mit temperature und top_p, oder Stop-Sequenzen. Passen Sie diese Parameter an, um Kreativität und Präzision auszubalancieren. Das Modell unterstützt ein Kontextfenster von 100.000 Tokens für lange Dokumente.

Verarbeitung von Grenzen und Fehlern

Überwachen Sie Ratenbegrenzungen und Fehlerantworten, um eine reibungslose Integration aufrechtzuerhalten. Die API ermöglicht 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel mit einem Parallelitätslimit von 8 gleichzeitigen Anfragen. Behandeln Sie HTTP 401 für ungültige Schlüssel, 402 für unzureichendes Guthaben und 429 für Ratenbegrenzungen. Erhöhen Sie Ihr vorgeschossenes Guthaben über Krypto-Aufladungen, um Dienstunterbrechungen zu vermeiden. Prüfen Sie immer die usage field in responses to track token consumption accurately.

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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