API-Dokumentation

Schnellstart: Basis-URL und Authentifizierung

Nutzen Sie unseren gehosteten Endpunkt mit Ihrem API-Schlüssel für sofortigen Zugriff. Die Base-URL ist HTTPS://api.unfilteredaichatbots.com/v1 und funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Client. Wir benötigen einen einzelnen API-Schlüssel pro Konto, und Sie können ihn sofort über Google- oder E-Mail-Login generieren. Keine Telefonnummer ist erforderlich, und der Schlüssel erscheint sofort auf dem Bildschirm.

Die Authentifizierung basiert auf dem Standard Authorization: Bearer <api-key> header. Fehler wie 401 Bedeutet, dass Ihr Schlüssel ungültig oder fehlend ist. Guthaben werden per Krypto vorausbezahlt, also ein 402 Fehler signalisiert, dass Sie aufladen müssen. Ihre Eingabeaufforderungen werden nicht zum Training verwendet, und das Guthaben verfällt nie.

Copycurl https://api.unfilteredaichatbots.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top ten bugs in this python script"}]
  }'

Modell-ID: 'uncensored'

Senden Sie alle Anfragen an die Modell-ID uncensored. Dies ist ein Open-Weight-Modell, das darauf ausgelegt ist, bei rechtmäßiger Nutzung im Erwachsenenbereich ohne Inhaltsablehnungen zu antworten. Es ist kein GPT, Claude oder ein Modell eines anderen Anbieters. Wir leiten nicht zwischen verschiedenen Anbietern weiter, und die Basis-URL bleibt für jede Anfrage konsistent.

Das Modell unterstützt ein Kontextfenster von 100.000 Tokens für die kombinierte Prompt- und Antwort-Nutzung. Sie können die Modell-Details über eine GET /v1/models Anfrage. Text geht rein, Text kommt raus, ohne Embeddings oder Bildgenerierungsfunktionen, die in diesem Endpunkt enthalten sind.

Streaming über SSE

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) für die Echtzeit-Token-Lieferung zurück. Token-Nutzungsdaten sind im letzten Chunk des Streams enthalten, sodass Sie den Verbrauch genau verfolgen können. Diese Methode reduziert die wahrgenommene Latenz für Rollenspiel- oder kreative Schreibsitzungen.

Sie müssen das Stream-Protokoll in Ihrem Client-Code behandeln. Wenn Sie den Stream frühzeitig stoppen, stoppt der Server die Generierung. Die API-Schlüsselgrenzen gelten auch pro Stream, daher sollten Sie Ihre Parallelität überwachen, um das Rate Limit nicht zu überschreiten. Streaming ist ideal für Anwendungen, die dem Benutzer sofortiges Feedback geben müssen.

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)

Function Calling und JSON-Modus

Nutzen Sie die tools Parameter zur Aktivierung von Function Calling. Sie können die JSON-Ausgabe auch erzwingen, indem Sie response_format zu {"type": "json_object"}. Dies gewährleistet strukturierte Daten für Ihre Anwendungen ohne zusätzliche Parsing-Schritte. Das Modell ist darauf optimiert, diese Einschränkungen zuverlässig zu befolgen.

Bei der Nutzung von Tools geben Sie das Funktionsschema im Request Body an. Die API gibt den Funktionsaufruf in der Antwort zurück, falls das Modell sich dafür entscheidet, ihn zu verwenden. Diese Funktion funktioniert zusammen mit Streaming und Standardparametern. Sie ist perfekt für die Erstellung von Agents, die mit externen Systemen oder strukturierten Datenformaten interagieren müssen.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Parameter: Temperatur, Top-p, Stop

Steuern Sie die Generierung mit Standardparametern wie temperature, top_p, und stop. Diese ermöglichen Ihnen, Kreativität anzupassen und die Ausgabelänge zu steuern. Die seed parameter stellt Reproduzierbarkeit für Tests sicher. Sie können auch presence_penalty und frequency_penalty die Token-Vielfalt zu beeinflussen.

Standardwerte werden angewendet, wenn Sie diese Felder weglassen. Das Modell behandelt die meisten gängigen Anwendungsfälle out of the box. Für spezifische Anpassungen passen Sie diese Werte basierend auf Ihrem Inhaltstyp an. Streaming und Funktionsaufrufe funktionieren nahtlos mit diesen Parametern. Verwenden Sie die max_tokens field to cap output at 16,000 tokens.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Limits, Fehler und Kontextfenster

Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Tokens. Die maximale Ausgabe beträgt 16.000 Tokens pro Anfrage oder 2.048, wenn max_tokens ist nicht festgelegt. Sie können 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel senden, mit einer Begrenzung der gleichzeitigen Anfragen auf 8. Die Größe des Anforderungstexts darf 8 MB nicht überschreiten.

Häufige Fehler umfassen 401 für ungültige Schlüssel, 402 für unzureichendes Guthaben, und 429 für Ratenbegrenzungen. Fehler und Ablehnungen verbrauchen nicht Ihren vorausbezahlten Credit. Bei einer Doppelbelastung nutzen Sie die Support-Seite zur Behebung. Credits verfallen nicht, sodass Sie jederzeit aufladen können.