Dokumentation für die Uncensored Inference API

Authentifizierung & Basis-URL

Beginnen Sie mit der Authentifizierung mit Ihrem API-Schlüssel an der angegebenen Base URL. Der Endpunkt funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen SDK, indem Sie die Base URL-Konfiguration aktualisieren. Sie erhalten Ihren Schlüssel sofort nach der Anmeldung mit Google oder E-Mail, ohne Telefonnummer. https://api.apiinferencellm.com/v1 ist die einzige Basis-URL, die Sie für alle Anfragen benötigen.

Erste Anfrage

Senden Sie Ihre erste Eingabeaufforderung an den Chat-Completion-Endpunkt mit einer standardmäßigen HTTP-POST-Anfrage. Die Model-Bezeichnung ist einfach "uncensored" und akzeptiert Texteingaben zur sofortigen Generierung. Ersetzen Sie YOUR_API_KEY durch die Anmeldeinformationen, die in Ihrem Dashboard angezeigt werden.

Copycurl https://api.apiinferencellm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 Python libraries for data analysis"}]
  }'

Diese Anfrage gibt eine direkte Textantwort ohne Inhaltsfilter für legale erwachsene Inhalte zurück.

Python SDK-Integration

Initialisieren Sie den OpenAI-Client mit Ihrer Basis-URL und Ihrem API-Schlüssel, um programmatisch Anfragen zu senden. Die Bibliothek übernimmt die Serialisierung automatisch und behält alle benutzerdefinierten Parameter wie Temperatur und top_p bei.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Konfigurieren Sie den Client einmal und verwenden Sie ihn in Ihrer gesamten Anwendung für konsistente Leistung.

Node SDK-Integration

Importieren Sie das OpenAI-Paket und legen Sie die Basis-URL so fest, dass sie auf unseren Inferenzanbieter zeigt. Dieser Ansatz funktioniert mit bestehenden Node.js-Projekten, die bereits OpenAI-kompatible Dienste verwenden.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel im Konfigurationsobjekt, um authentifizierte Anfragen sofort zu ermöglichen.

Streaming-Antworten & Tokens

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie den Parameter „stream“ auf true setzen, um Tokens in Echtzeit zu übermitteln. Jeder Chunk enthält teilweise Text, und der letzte Chunk enthält die gesamte Token-Nutzung für eine genaue Abrechnung. Diese Methode reduziert die wahrgenommene Latenz bei langen Ausgaben mit bis zu 16.000 Tokens.

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)

Behandle Fehler korrekt, indem du den Antwortstatus prüfst, bevor du jeden Chunk verarbeitest.

Limits, Fehler & Kontext

Verwalten Sie Ratelimits durch Einhaltung von 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitigen Anfragen pro Schlüssel. Das Kontextfenster unterstützt 100.000 Tokens für Eingabeaufforderung und Antwort zusammen. Fehler wie 401 deuten auf einen ungültigen Schlüssel hin, während 402 bedeutet, dass Sie mehr Guthaben benötigen. Anfragen werden sofort abgelehnt, wenn Sie das 8-MB-Körperlimit überschreiten.