Basis-URL und Authentifizierung
Ihre Anfragen gehen an https://api.modelunrestricted.com/v1. Fügen Sie Ihren API-Schlüssel in den Authorization header. Wir benötigen keine Telefonnummer zur Anmeldung. Die Anmeldung mit Google oder E-Mail gewährt Ihnen sofortigen Zugriff.
curl https://api.modelunrestricted.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Generate a simple python loop"}]
}'Der Schlüssel wird sofort generiert. Bewahren Sie ihn sicher auf. Er identifiziert Ihr Konto und Ihre Guthaben. Fehler wie 401 bedeuten, dass der Schlüssel falsch ist. Überprüfen Sie Ihr Dashboard.
Chat-Vervollständigungs-Endpunkt
Senden Sie Nachrichten an POST /v1/chat/completions. Dies ist die Standardmethode, um Textantworten zu erhalten. Unsere Modell-ID ist uncensored. Es antwortet ohne Ablehnung legaler Erwachseneninhalte.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.modelunrestricted.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)Legen Sie den Modellnamen explizit fest. Verwenden temperature für Kreativität. Passen Sie top_p für Vielfalt. Die API gibt strukturiertes JSON zurück. Analysieren Sie es in Ihrem Code.
Streaming-Antworten mit SSE
Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true. Sie erhalten Tokens, während sie generiert werden. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz. Es fühlt sich für Benutzer schneller an.
stream = 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)Lesen Sie den letzten Chunk für die Token-Nutzung. Akkumulieren Sie den Text lokal. Behandeln Sie Netzwerkfehler gracefully. SSE ist in den meisten SDKs Standard. Nutzen Sie es für Echtzeitschnittstellen.
Funktionsaufruf und Tools
Definieren Sie Tools in Ihrer Anfrage. Das Modell gibt strukturierte Argumente zurück. Verwenden Sie tool_choice spezifische Funktionen zu erzwingen. Dies funktioniert wie andere OpenAI-kompatible APIs.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelunrestricted.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);Analysieren Sie die Tool-Aufrufe. Führen Sie Ihren Code aus. Füttern Sie die Ergebnisse zurück in die Konversation. Dies ermöglicht komplexe Workflows. Testen Sie Randfälle frühzeitig.
JSON-Modus-Durchsetzung
Festlegen response_format zu {"type": "json_object"}. Das Modell gibt gültiges JSON aus. Dies ist entscheidend für die programmatische Integration. Vermeiden Sie Parsing-Fehler in der Produktion.
Festlegen temperature Niedriger für Konsistenz. Höhere Werte können die Syntax beschädigen. Validieren Sie das Ausgabeschema. Wiederholen Sie bei einem Fehler. Der JSON-Modus ist zuverlässig für strukturierte Daten.
Limits, Fehler und Kontext
Unser Kontextfenster umfasst 100.000 Tokens insgesamt. Die Ausgabe ist auf maximal 16.000 Tokens begrenzt. Fehler und Ablehnungen kosten nichts. 402 bedeutet kein Guthaben. Laden Sie mit Krypto auf. 429 bedeutet Rate Limit. Warten Sie und versuchen Sie es erneut. Wir erlauben 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel. Acht gleichzeitige Anfragen sind in Ordnung. Halten Sie Ihre Payloads unter 8 MB. Dies gewährleistet Stabilität. Es gelten keine Abonnementgebühren. Guthaben verfallen nicht. Nutzen Sie das volle Fenster weise.
