Schnellstart-Guide für die Uncensored API

Installieren Sie das offizielle OpenAI-SDK

Installieren Sie zunächst die von den meisten Entwicklern verwendete Standardbibliothek. Dieses Paket übernimmt das HTTP-Protokoll für Sie.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

Sobald installiert, sind Sie bereit, die Verbindungsdetails zu konfigurieren.

Konfigurieren Sie Ihre Base-URL und Ihren API-Schlüssel

Richten Sie Ihren Client auf unseren spezifischen Endpunkt anstelle des Standardanbieters aus. Verwenden Sie die unten angegebene Basis-URL für alle Anfragen.

• Base URL: https://api.preciotokensclaude.com/v1
• Modell-ID: uncensored

Ihr API-Schlüssel erscheint sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail.

Erstellen Sie Ihre erste Chat-Antwort-Anfrage

Senden Sie eine einfache Texteingabe, um die Integration zu testen. Das Modell antwortet nur mit Textausgabe.

Dieses Beispiel verwendet cURL, um die Konnektivität zu überprüfen.

Copycurl https://api.preciotokensclaude.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Count the tokens in this 500 word essay"}]
  }'

Die Antwort enthält den generierten Text und die Token-Nutzungsstatistiken. Fehler wie 401 oder 402 deuten auf Authentifizierungs- oder Guthabenprobleme hin.

Streaming für Echtzeit-Antworten aktivieren

Verwenden Sie Server-Sent Events für geringere Latenz. Tokens erscheinen, sobald sie generiert werden.

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)

Streaming ist ideal für Chat-Schnittstellen. Jedes Chunk enthält Nutzungsdaten im letzten Payload.

Nutze Function Calling und den JSON-Modus

Definieren Sie Tools für die Extraktion strukturierter Daten. Legen Sie response_format zu {"type": "json_object"} für striktes JSON.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Sowohl Streaming als auch Function Calling funktionieren zusammen. Sie können strukturierte Ausgaben direkt in Ihrer Anwendungslogik parsen.

Limits, Fehler und Kontextfenster

Überwachen Sie Ihre Nutzung, um Unterbrechungen zu vermeiden. Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Tokens. Die maximale Ausgabe beträgt 16.000 Tokens pro Anfrage.

Die Ratenbegrenzung beträgt 300 Anfragen pro Minute. Ein 429-Fehler bedeutet, dass Sie das Limit erreicht haben. Prüfen Sie Ihren Guthabenstand vor hoher Last.

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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