Unzensierte KI-API-Schnellstart-Leitfaden

Authentifizierung und Basis-URL-Einrichtung

Konfigurieren Sie Ihren Client mit der bereitgestellten Base-URL und dem API-Schlüssel, um sich direkt mit unserem gehosteten Endpunkt zu verbinden. Sie erhalten sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail einen einzigen aktiven Schlüssel, ohne dass eine Telefonnummer erforderlich ist. Die Base-URL lautet HTTPS://api.uncensoreddolphinopenrouter.com/v1 und die Modellkennung ist "uncensored". Diese Einrichtung funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Client, indem einfach die base_url geändert und Ihr API-Schlüssel im Authorization-Header angegeben wird. Keine monatlichen Abonnements oder komplexen Routing-Verfahren, sondern direkter Zugriff auf das Modell.

Ihre erste Chat-Vervollständigung senden

Senden Sie eine POST-Anfrage an den Chat-Vervollständigungs-Endpunkt, um Textantworten vom unzensierten Modell zu generieren. Sie können einfache Prompts oder strukturierte Nachrichten im Standard-OpenAI-Format senden. Die API gibt eine direkte Textantwort ohne zusätzliche Abwehrreaktionen für legale erwachsene Inhalte zurück. Stellen Sie sicher, dass Sie das Feld model mit dem Wert „uncensored“ in Ihrem Anfragekörper angeben. Dieser Endpunkt unterstützt nur Chat-Vervollständigungen, keine Embeddings oder Bildgenerierung. Sie können sofort mit Ihrem Testguthaben oder Ihrem bezahlten Guthaben mit den Tests beginnen.

Die Verwendung von Python SDK

Initialisieren Sie den OpenAI-Client mit Ihrer Basis-URL und Ihrem API-Schlüssel, um Anfragen programmatisch zu senden. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, das unzensierte LLM mit minimalen Codeänderungen in Ihre bestehenden Python-Anwendungen zu integrieren. Legen Sie die Basis-URL auf unseren gehosteten Endpunkt fest und übergeben Sie Ihren API-Schlüssel zur Authentifizierung. Der Client verarbeitet die HTTP-Anfragen und gibt das Antwortobjekt für die weitere Verarbeitung zurück. Sie können Parameter wie Temperatur und top_p anpassen, um den Ausgabestil zu steuern. Diese Methode ist ideal für den Aufbau benutzerdefinierter Schnittstellen oder zur Automatisierung von Arbeitsabläufen.

Die Verwendung von Node SDK

Konfigurieren Sie den OpenAI Node-Client mit der spezifischen Basis-URL und Ihrem API-Schlüssel, um mit der API zu interagieren. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration in Node.js-Anwendungen unter Verwendung bekannter SDK-Muster. Weisen Sie den Client auf HTTPS://api.uncensoreddolphinopenrouter.com/v1 und geben Sie Ihren Schlüssel zur Authentifizierung an. Sie können dann die Chat-Vervollständigungsmethode mit Ihren gewünschten Parametern aufrufen. Die Antwort enthält den generierten Text und die Token-Nutzungsstatistiken. Diese Einrichtung ist perfekt für serverseitige Anwendungen oder Backend-Dienste, die unzensierte Textgenerierung benötigen.

Streaming-Antworten handhaben

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie den Parameter „stream“ auf true in Ihrer Anfrage setzen, um Echtzeit-Token-Updates zu erhalten. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) für sofortiges Feedback zurück, während Tokens generiert werden. Jeder Chunk enthält teilweise Text und Nutzungsdaten im letzten Chunk. Dieser Ansatz reduziert die wahrgenommene Latenz für Benutzer, indem die Ausgabe schrittweise angezeigt wird. Sie können den SSE-Stream analysieren, um Ihre Benutzeroberfläche in Echtzeit zu aktualisieren. Streaming wird für alle Chat-Vervollständigungsanfragen unterstützt, einschließlich solcher mit Funktionsaufrufen oder JSON-Modus.

Token-Limits und Kosten verstehen

Der Context-Window unterstützt bis zu 100.000 Tokens für Prompt und Completion zusammen, mit einer maximalen Ausgabe von 16.000 Tokens pro Anfrage. Der Preis beträgt $0,15 pro 1M Input-Tokens und $0,50 pro 1M Output-Tokens, abgerechnet nur für die tatsächliche Nutzung. Fehler und Ablehnungen verursachen keine Kosten, sodass Sie nur für erfolgreiche Abschlüsse zahlen. Prepaid-Guthaben verfällt nicht, und Sie können es ab $20 per Krypto aufladen. Dieses transparente Preismodell hilft Ihnen, die Kosten effektiv zu verwalten, ohne versteckte Gebühren.

Rate-Limits und Parallelität

Jeder API-Schlüssel ist auf 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen beschränkt, um eine stabile Leistung zu gewährleisten. Die maximale Größe des Anfragekörpers beträgt 8 MB, was große Kontextfenster ermöglicht. Wenn Sie diese Limits überschreiten, erhalten Sie einen 429-Fehler, der anzeigt, dass das Rate-Limit überschritten wurde. Sie können einen neuen Schlüssel generieren, um einen bestehenden zu ersetzen, da pro Konto nur ein Schlüssel aktiv ist. Diese Limits verhindern Missbrauch und gewährleisten gleichzeitig eine hohe Verfügbarkeit. Überwachen Sie Ihre Nutzung, um innerhalb dieser Grenzen für eine optimale Leistung zu bleiben.

cURL

Copycurl https://api.uncensoreddolphinopenrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List five key differences between python and rust"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

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