OpenAI-Compatible API-Dokumentation

Basis-URL und Authentifizierung

Senden Sie Anfragen an unseren dedizierten Endpunkt mit Standard-Headern. Wir hosten ein unzensiertes Modell auf eigenen Servern, sodass Sie den Traffic nicht über Drittanbieter-Proxies leiten oder komplexe Modellauswahlen verwalten müssen.

Verwenden Sie die Basis-URL HTTPS://api.grokaiuncensored.com/v1 und fügen Sie Ihren API-Schlüssel in den Authorization-Header ein. Sie erhalten einen aktiven Schlüssel pro Konto, den Sie sofort nach der Anmeldung mit Google oder E-Mail erhalten. Sie aktualisieren einfach die Variablen base_url und API-Schlüssel in Ihrer Konfiguration.

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Senden Sie Textprompts und erhalten Sie Vervollständigungen über den Standard-Chat-Vervollständigungs-Endpunkt. Dies ist eine Text-only-API ohne Embeddings, Bildgenerierung oder Audioverarbeitungsfunktionen.

Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit deinem messages-Array. Die Modellkennung ist "uncensored". Dieses Modell ist darauf abgestimmt, ohne Inhaltsablehnungen für legale erwachsene Nutzungen zu antworten, obwohl es immer sexuelle Inhalte mit Minderjährigen blockiert.

Sie können bis zu 8 MB pro Anfragekörper senden. Der Context-Window ermöglicht 100,000 Tokens für die kombinierte Eingabe und Ausgabe. Wenn Sie max_tokens nicht angeben, beträgt das Standard-Ausgabelimit 2,048 Tokens.

Copycurl https://api.grokaiuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle OpenAI-Python-Bibliothek, um mit unserer unzensierten LLM-API zu interagieren. Dieser Ansatz erfordert nur minimale Codeänderungen, wenn Sie bereits mit Standard-OpenAI-Integrationen vertraut sind.

Initialisieren Sie den Client mit unserer Basis-URL und Ihrem API-Schlüssel. Die Bibliothek verarbeitet die Anfrageformatierung und die Antwortanalyse automatisch. Sie können Parameter wie Temperatur und top_p festlegen, um die Zufälligkeit der Ausgabe zu steuern.

Die Fehlerbehandlung funktioniert genau wie erwartet. Wenn Ihr vorausbezahltes Guthaben aufgebraucht ist, gibt die API einen 402-Fehler zurück. Wenn Ihr Schlüssel ungültig ist, erhalten Sie einen 401-Fehler. Diese Fehler unterscheiden sich von Ratenbegrenzungen, die einen 429-Statuscode zurückgeben.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.grokaiuncensored.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-Integration

Integrieren Sie die Uncensored-AI-API in Ihre Node.js-Anwendungen über das Standard-SDK. Dies gewährleistet die Kompatibilität mit bestehenden Node-basierten Workflows und Bibliotheken.

Konfigurieren Sie den Client mit der Basis-URL und Ihrem API-Schlüssel. Das SDK verwaltet die HTTP-Anfragen und parst die JSON-Antworten effizient. Sie können Nachrichten direkt an die chat.completions.create-Methode übergeben.

Das SDK unterstützt Streaming-Antworten, was für lange Ausgaben nützlich ist. Sie können auch Function Calling und den JSON-Modus für die Generierung strukturierter Daten verwenden. Die Bibliothek verarbeitet die Token-Nutzungsberichterstattung und Fehlerzustände zuverlässig.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.grokaiuncensored.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-Antworten

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie stream auf true setzen. Dies gibt Server-Sent Events (SSE) zurück, anstatt ein einzelnes JSON-Objekt. Sie erhalten Text-Chunks, sobald sie generiert werden, was die wahrgenommene Latenz für Nutzer reduziert.

Jeder Chunk enthält teilweise Inhalte. Der letzte Chunk enthält die Token-Nutzungsstatistiken für die gesamte Anfrage. Dies ermöglicht es Ihnen, Eingabe- und Ausgabetokens genau zu verfolgen, ohne auf die vollständige Fertigstellung warten zu müssen.

Streaming ist ideal für Chat-Schnittstellen und Echtzeit-Anwendungen. Das ungefilterte Modell unterstützt diese Funktion ohne zusätzliche Konfiguration. Sie können Streaming mit Function Calling kombinieren, um dynamische Interaktionen zu ermöglichen.

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 Anfrage-Limits und Fehlercodes, um einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten. Sie dürfen 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel stellen und bis zu 8 gleichzeitige Anfragen. Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Tokens.

Error 401 indicates an invalid or expired API key. Error 402 means your prepaid credit is exhausted; top up with USDT or USDC to continue. Error 429 signifies you have hit the rate limit; wait a few seconds and retry.

Fehler und Ablehnungen sind kostenlos, daher zahlen Sie nur für erfolgreiche Token-Generierung. Ihr vorgeschossenes Guthaben verfällt nie, sodass Sie es bei Bedarf aufladen können.