Schnellstart für Entwickler: Unzensierte API

Basis-URL und Authentifizierung

Setze zunächst deinen base_url auf https://api.abliteratedmodels.cc/v1. Authentifiziere jede Anfrage, indem du deinen API-Schlüssel als Bearer-Token in den Authorization-Header einfügst. Du kannst einen Schlüssel direkt nach der Anmeldung über Google oder E-Mail auf der Seite API-Schlüssel erhalten generieren. Der Schlüssel wird einmalig angezeigt; speichere ihn sicher in deinen Umgebungsvariablen.

• Header: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• Für die Authentifizierung sind keine zusätzlichen Query-Parameter erforderlich.

Stelle sicher, dass deine Client-Bibliothek benutzerdefinierte Basis-URLs unterstützt. Dies ermöglicht es dir, den Standard-OpenAI-Endpunkt auszutauschen, ohne die Code-Struktur zu ändern.

Erste Anfrage

Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID uncensored. Die API akzeptiert Standardparameter für Chat-Vervollständigungen. Text geht rein, Text kommt raus. Es gibt keine Endpunkte für Embeddings oder Bildgenerierung.

• Modell: uncensored
• Endpunkt: POST /v1/chat/completions

Verwende den folgenden curl-Befehl, um die Konnektivität zu überprüfen:

Kopierencurl https://api.abliteratedmodels.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python SDK-Integration

Das offizielle OpenAI Python SDK funktioniert direkt mit dieser API. Initialisiere den Client mit der korrekten Basis-URL und deinem Schlüssel. Dieser Ansatz abstrahiert die HTTP-Details, behält aber die volle Kontrolle über Parameter wie temperature und top_p.

• Verwende OpenAI(base_url=..., api_key=...)
• Rufe client.chat.completions.create() auf

Hier ist ein minimales Beispiel für eine Coding-LLM-Aufgabe:

Kopierenfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.abliteratedmodels.cc/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

Für Node.js-Umgebungen verwende das openai-npm-Paket. Konfiguriere die baseURL, um auf unseren Server zu verweisen. Diese Methode ist ideal für Backend-Dienste oder serverlose Funktionen, bei denen du programmatischen Zugriff auf das unzensierte Modell benötigst.

• Installiere das openai-Paket
• Setze baseURL auf https://api.abliteratedmodels.cc/v1

Beispielimplementierung:

Kopierenimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.abliteratedmodels.cc/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 (SSE)

Aktiviere das Streaming, indem du stream: true in deiner Anfrage setzt. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) zurück. Token-Nutzungsstatistiken sind im letzten Chunk enthalten. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für Endnutzer während der Inhaltsgenerierung.

• Setze stream: true
• Analysiere SSE-Events auf dem Client oder Server

Code-Snippet für Streaming:

Kopierenstream = 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)

Ratenlimits und Kontextfenster

Jeder API-Schlüssel erlaubt 300 Anfragen pro Minute und 8 parallele Anfragen. Der Anfragetext darf 8 MB nicht überschreiten. Das Kontextfenster umfasst insgesamt 100.000 Token. Es gibt keine separate Begrenzung für die Ausgabe; wenn max_tokens nicht festgelegt ist, kann die Antwort bis zum Ende des Fensters reichen. Wenn du das Limit erreichst, werden deine Anfragen in die Warteschlange gestellt oder fehlschlagen. Reguliere die Parallelität, um die Grenze von 8 parallelen Anfragen einzuhalten. Auf der Preisseite findest du Details zu den Guthaben.