Verbinden Sie sich in 3 Codezeilen

Basis-URL und Modell-ID

Ihr erster Schritt besteht darin, Ihren Client auf unseren Server zu zeigen. Verwenden Sie https://api.openaiapialternatives.com/v1 als Basis-URL und setzen Sie die Modell-ID auf uncensored. Dieses einzelne Endpunkt verarbeitet alle Chat-Vervollständigungen, ohne dass zusätzliche Konfiguration für Embeddings oder Audio erforderlich ist. Sie können die Konnektivität überprüfen, indem Sie den Modelle-Endpunkt aufrufen, um zu bestätigen, dass das System aktiv ist und für Ihre Anfragen bereitsteht.

Authentifizierungsheader

Senden Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization header unter Verwendung des Bearer-Schemas. Generieren Sie Ihren Schlüssel sofort über Google oder E-Mail auf der Schlüsselseite ohne Telefonnummer. Der Schlüssel gewährt Zugriff auf Ihr vorgeladenes Guthaben, also bewahren Sie ihn sicher auf. Wenn Sie ihn verlieren, generieren Sie einen neuen, um den alten aktiven Schlüssel sofort zu ersetzen.

Standard Chat-Vervollständigungen

Senden Sie eine Standard-POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit Ihrem Nachrichtenarray. Unser Modell antwortet direkt mit Text und unterstützt Parameter wie temperature und top_p für Kontrolle. Fehler wie ungültige Schlüssel geben 401 zurück, während unzureichendes Guthaben 402 auslöst. Verwenden Sie den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben oder bleiben Sie bei Klartext für Konversationsflüsse.

Streaming-Antworten

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrem Anfrage-Payload. Sie erhalten Server-Sent Events (SSE)-Chunks, während das Modell Text generiert. Das letzte Chunk enthält die gesamte Token-Nutzung für die Abrechnungsgenauigkeit. Dieser Ansatz hält Ihre Benutzeroberfläche reaktionsfähig, während Sie auf Langtextantworten des unzensierten Modells warten.

Tools für Function Calling

Definieren Sie Tools in Ihrer Anfrage, um das Modell strukturierte Daten ausgeben zu lassen. Übergeben Sie die tools array mit Funktionsdefinitionen, und das Modell gibt bei Bedarf Tool-Aufrufe zurück. Sie können eine bestimmte Tool-Nutzung mit tool_choice oder lassen Sie das Modell entscheiden. Diese Funktion funktioniert nahtlos mit den Standard-OpenAI-SDKs für Agenten-Workflows.

Limits, Fehler und Kontext

Ihr Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Tokens, mit einer maximalen Ausgabe von 16.000 Tokens pro Anfrage. Ratenbegrenzungen begrenzen Sie auf 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel. Behandeln Sie 429-Fehler durch Implementierung von exponentiellem Backoff. Anfragen schlagen fehl, wenn das Guthaben ausgeht, und nicht verwendetes prepaid-Guthaben verfällt nie.

cURL

Copycurl https://api.openaiapialternatives.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Translate the following French code comments to English."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.openaiapialternatives.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.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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