Uncensored ia API Schnellstart

Installation und Einrichtung

Installieren Sie das offizielle SDK für Ihre bevorzugte Sprache. Unsere API funktioniert mit jedem Standard-OpenAI-kompatiblen Client, sodass Sie die Bibliotheken verwenden können, denen Sie bereits vertrauen. Der Einrichtungsprozess erfordert keine spezielle Konfiguration außer dem Hinzufügen der Abhängigkeit zu Ihrer Projektumgebung.

Sie benötigen einen API-Schlüssel, um Ihre Anfragen zu authentifizieren. Generieren Sie ihn sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail. Der Schlüssel wird einmalig auf Ihrem Bildschirm angezeigt, also kopieren Sie ihn sofort in Ihre Zwischenablage oder einen sicheren Speicher. Halten Sie ihn privat, um unbefugte Nutzung Ihres vorgeschossenen Guthabens zu vermeiden.

Konfiguration: base_url und Schlüssel

Richten Sie Ihren Client auf unsere Base-URL und setzen Sie den API-Schlüssel-Header. Verwenden Sie den spezifischen Endpunkt, der in Ihrem Dashboard bereitgestellt wird. Dies stellt sicher, dass Ihre Anfragen direkt an das unzensierte Modell gesendet werden, ohne Routing-Zweideutigkeiten. Die Base-URL ist HTTPS://api.iasemsensura.com/v1.

Legen Sie den Authorization header zu Bearer YOUR_API_KEY. Dieser Header authentifiziert jede Anfrage, die Sie senden. Ohne den richtigen Schlüssel lehnt die API Ihre Eingabe mit einem 401-Fehler ab. Überprüfen Sie immer, ob Ihr Schlüssel mit dem bei der Anmeldung angezeigten Schlüssel übereinstimmt.

Ihre erste Anfrage senden

Sende eine einfache Chat-Vervollständigungsanfrage, um die Konnektivität zu testen. Verwende die Modell-ID uncensored um sicherzustellen, dass Sie die richtige Ausgabe erhalten. Dieses Modell ist auf uneingeschränkte Textgenerierung optimiert. Es verarbeitet Roleplay und erwachsene Themen ohne Standardablehnungen.

Hier ist ein grundlegendes cURL-Beispiel, um zu starten. Ersetzen Sie den Platzhalter durch Ihren tatsächlichen API-Schlüssel. Dieser Befehl sendet eine kurze Eingabeaufforderung und erwartet eine direkte Antwort.

Copycurl https://api.iasemsensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate 200 words of dark fantasy lore"}]
  }'

Streaming-Antworten handhaben

Streaming für Echtzeit-Token-Generierung aktivieren. Dies ist entscheidend für Anwendungen, die Text in Echtzeit anzeigen, während er generiert wird. Die API sendet Events über Server-Sent Events (SSE). Sie erhalten Textchunks, sobald sie verfügbar sind.

Verwenden Sie das Python SDK, um Streaming effizient zu verarbeiten. Die Bibliothek verwaltet die Verbindung und gibt Token aus, sobald sie eintreffen. Dieser Ansatz reduziert die wahrgenommene Latenz für Endbenutzer. Er ermöglicht auch die sofortige Anzeige von Teilergebnissen.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Function Calling und JSON-Modus

Nutze Function Calling zur Extraktion strukturierter Daten oder zum Tool-Use. Definiere deine Tools im Anfragekörper. Das Modell gibt ein JSON-Objekt mit den erforderlichen Argumenten zurück. Diese Funktion funktioniert parallel zur normalen Textgenerierung.

Aktivieren Sie den JSON-Modus, um die Ausgabe in ein bestimmtes Format zu zwingen. Legen Sie response_format zu {"type": "json_object"}. Dies stellt sicher, dass die Antwort gültiges JSON ist. Verwenden Sie das Node SDK für eine einfache Integration mit JavaScript-Umgebungen.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Token-Nutzung und Limits verstehen

Überwachen Sie Ihre Token-Nutzung und Anfragelimits genau. Das Kontextfenster unterstützt bis zu 100.000 Tokens pro Anfrage. Dies schließt sowohl den Eingabeprompt als auch die generierte Ausgabe ein. Die maximale Ausgabe beträgt 16.000 Tokens, es sei denn, Sie geben etwas anderes an.

Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel begrenzt. Die Parallelität ist auf 8 gleichzeitige Anfragen begrenzt. Wenn Sie diese Grenzen überschreiten, erhalten Sie einen 429-Fehler. Streaming-Antworten zählen ebenfalls zu diesen Grenzen. Verwenden Sie das usage-Feld im letzten Chunk, um den Verbrauch zu verfolgen.

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)