Developer Documentation for Uncensored LLMs

Authentifizierung und Base URL

Ihr API-Schlüssel authentifiziert jede Anfrage an unsere Infrastruktur. Wir benötigen nur eine E-Mail-Adresse, um Ihr Konto zu erstellen, und Ihr Schlüssel wird sofort generiert. Übergeben Sie diesen Schlüssel im Authorization header mit dem Bearer Schema. Unsere Basis-URL ist HTTPS://api.unfilteredllms.com/v1, die mit den offiziellen OpenAI-SDKs und jedem OpenAI-kompatiblen Client funktioniert, indem einfach die base_url-Konfiguration geändert wird.

Copycurl https://api.unfilteredllms.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return current server time in ISO format"}]
  }'

Wenn Sie einen 401-Fehler erhalten, ist Ihr Schlüssel entweder ungültig oder abgelaufen. Wenn Sie einen 402-Fehler sehen, ist Ihr prepaid-Guthaben aufgebraucht. Sie können mit USDT (TRC20) oder USDC (Base) ab $20 aufladen, wobei bei höheren Stufen Bonusguthaben gewährt wird.

Der Chat-Completions-Endpunkt

Wir bieten einen einzelnen Endpunkt für die Textgenerierung: POST /v1/chat/completions. Dieser Endpunkt deckt alle Ihre Inferenzbedürfnisse ab, akzeptiert eine Liste von Nachrichten und gibt eine Vervollständigung zurück. Die Model-ID, die Sie senden müssen, ist uncensored, ein Open-Weight-Modell, das auf rohe Ausgabe abgestimmt ist. Es ist kein GPT, Claude oder ein anderes Modell eines anderen Anbieters.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Sie können bis zu 100.000 Tokens in Eingabe und Ausgabe kombiniert senden. Wenn Sie keinen max_tokens-Wert angeben, verwendet das Modell standardmäßig 2.048 Tokens pro Anfrage. Dieser Endpunkt unterstützt keine Embeddings, Bildgenerierung oder Feinabstimmung.

Streaming-Antworten und Token-Nutzung

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Die API gibt Daten über Server-Sent Events (SSE) zurück, sodass Sie Tokens anzeigen können, sobald sie generiert werden. Dies verringert die wahrgenommene Latenz für Ihre Benutzer erheblich.

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)

Die Token-Nutzungsdetails sind im letzten Chunk des Streams enthalten. Dies ermöglicht es Ihnen, den Verbrauch genau zu verfolgen, ohne die gesamte Antwort speichern zu müssen. Fehler während des Streamings sind kostenlos, sodass Sie nur für erfolgreich ausgelieferte Tokens bezahlen.

Function Calling und JSON-Modus

Nutzen Sie die tools Parameter zur Definition von Funktionsschemas, die es dem Modell ermöglichen, strukturierte Daten auszugeben. Sie können die strikte JSON-Ausgabe auch erzwingen, indem Sie response_format zu {"type": "json_object"}. Dies ist entscheidend für den Aufbau zuverlässiger Agenten oder das Parsen komplexer Antworten.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Das Modell unterstützt tool_choice für das Erzwingen spezifischer Funktionsaufrufe. Dies gewährleistet konsistentes Verhalten in Produktionsumgebungen, in denen deterministische Ausgaben kritisch sind. Sie können diese Funktionen mit Standardparametern wie Temperatur kombinieren, um eine präzise Steuerung zu ermöglichen.

Parameter: Temperatur, Top-P und Einschränkungen

Kreativität steuern mit temperature und Vielfalt mit top_p. Verwenden Sie stop Sequenzen, um die Generierung an bestimmten Markern zu stoppen. Sie können auch presence_penalty und frequency_penalty um Wiederholungen zu reduzieren.

Eine seed für reproduzierbare Ergebnisse beim Testen. Diese Parameter ermöglichen es Ihnen, das Verhalten des Modells ohne Neutrainierung fein abzustimmen. Das Modell bleibt für legale erwachsene Inhalte unzensiert, lehnt jedoch sexuelle Inhalte mit Minderjährigen ab.

Limits, Fehler und Kontextfenster

Ihr API-Schlüssel ist auf 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen begrenzt. Die maximale Größe des Anfragekörpers beträgt 8 MB. Wenn Sie diese Grenzen überschreiten, erhalten Sie einen 429 Too Many Requests-Fehler. Sie können bei Bedarf einen neuen Schlüssel generieren, um den alten zu ersetzen.

Das Context-Window umfasst insgesamt 100.000 Tokens. Dies ermöglicht lange Dokumente oder umfangreiche Gesprächsverläufe. Wir bieten kein SLA an, aber unsere Infrastruktur ist für hohe Verfügbarkeit ausgelegt. Prüfen Sie die Preisliste für aktuelle Krypto-Aufladeboni.