Integrieren Sie die Uncensored LLM in Minuten

Basis-URL und Authentifizierung

Verwenden Sie die dedizierte Basis-URL und einen gültigen API-Schlüssel, um Anfragen an unser Uncensored-Modell zu routen. Der Endpunkt ist HTTPS://api.gptnorestrictions.com/v1. Übergeben Sie Ihren Schlüssel im Authorization-Header als Bearer-Token. Dieses Setup funktioniert mit jedem OpenAI-SDK, indem Sie den base_url-Parameter überschreiben. Sie erhalten einen aktiven Schlüssel pro Konto, den Sie im Dashboard generieren. Für die Registrierung ist keine Telefonnummer erforderlich, nur E-Mail oder Google-Login.

Senden Ihrer ersten Completion-Anfrage

Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit deinen System- und Benutzer-Nachrichten. Die Model-ID ist "uncensored". Dies gibt eine Textantwort ohne Inhaltsfilter für legale erwachsene Themen zurück. Du kannst die Konnektivität sofort mit diesem curl-Befehl testen:

Copycurl https://api.gptnorestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the five core components of a standard REST API."}]
  }'

Ersetzen Sie YOUR_API_KEY durch Ihren generierten Schlüssel. Die Antwort enthält Token-Nutzungsdetails für eine genaue Abrechnung. Fehler wie 401 deuten auf einen ungültigen Schlüssel hin, während 402 bedeutet, dass Sie Ihr Guthaben über Krypto aufladen müssen.

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle OpenAI-Python-Bibliothek, um nahtlos mit unserer API zu interagieren. Legen Sie die Basis-URL auf unseren Endpunkt fest und geben Sie Ihren API-Schlüssel an. Das Modell „uncensored“ unterstützt Standardparameter wie Temperatur und top_p. Dies ermöglicht es Ihnen, vertraute Codestrukturen für Ihre Anwendungen zu nutzen. Hier ist die minimale Einrichtung:

Copyfrom openai import OpenAI

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

Stellen Sie sicher, dass Sie das Antwortobjekt verarbeiten, um den generierten Text zu extrahieren. Dieser Ansatz gewährleistet die Kompatibilität mit bestehenden OpenAI-Clients, während er uneingeschränkte Inhaltsgenerierung ermöglicht.

Node SDK-Konfiguration

Integrieren Sie unsere API in Ihre Node.js-Anwendungen über das Standard-OpenAI-npm-Paket. Konfigurieren Sie die Base-URL und den API-Schlüssel, bevor Sie Anfragen stellen. Das unzensierte Modell reagiert auf standardmäßige Chat-Vervollständigungsaufrufe. Dies stellt sicher, dass Ihre bestehende Logik ohne größere Refaktorierung funktioniert. Initialisieren Sie den Client wie folgt:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Rufen Sie die Methode chat.completions.create mit Ihren Nachrichten auf. Die Antwort enthält den vom LLM generierten Inhalt. Diese Methode ist ideal für serverseitige Anwendungen, die zuverlässige, unzensierte Textgenerierung benötigen.

Streaming-Antworten handhaben

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream in Ihrer Anfrage auf true setzen. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) mit inkrementellen Textchunks zurück. Dies verbessert die wahrgenommene Latenz für Nutzer, die mit Ihrer Anwendung interagieren. Token-Nutzungsdetails sind im letzten Chunk enthalten. Verwenden Sie diesen Code, um den Stream zu verarbeiten:

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)

Stellen Sie die Inhaltsteile zusammen, um die vollständige Antwort zu bilden. Diese Methode ist effizient für Echtzeit-Chat-Schnittstellen. Sie ermöglicht es Ihnen, Text anzuzeigen, während er generiert wird, ohne auf die vollständige Fertigstellung zu warten.

Limits, Fehler und Kontextfenster

Unsere API unterstützt ein Kontextfenster von 100.000 Tokens für Prompt und Antwort zusammen. Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel begrenzt. Wenn Sie diese Limits überschreiten, erhalten Sie einen 429-Fehler. Häufige Fehler sind 401 für ungültige Schlüssel und 402 für unzureichendes Guthaben. Anfragen unter 8 MB werden akzeptiert. Fehler und Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben. Dies stellt sicher, dass Sie nur für erfolgreiche Token-Nutzung bezahlen. Verwalten Sie Ihre Limits, indem Sie Ihr Nutzungs-Dashboard überwachen.