API-Schnellstart

Basis-URL und Authentifizierung

Richten Sie Ihren Client zunächst auf unsere Base-URL und übergeben Sie Ihren Schlüssel im Header. Wir verwenden das Standard-Auth-Schema, sodass jedes OpenAI-SDK oder ein kompatibler Client sofort funktioniert. Sie müssen keine komplexen OAuth-Flows verwalten oder auf eine Genehmigung warten. Melden Sie sich einfach mit Google oder E-Mail an, kopieren Sie den Schlüssel und Sie sind bereit. Der Endpunkt ist https://api.aiohnezensur.com/v1 und akzeptiert den Authorization: Bearer YOUR_API_KEY header auf jeder Anfrage.

Senden Ihrer ersten Anfrage

Führen Sie einen einfachen Chat-Vervollständigungsaufruf durch, um das unzensierte Modell zu testen. Diese Anfrage sendet einen Prompt und empfängt eine Textantwort ohne die üblichen Corporate-Guardrails. Sie können jedes Tool verwenden, das das OpenAI-Protokoll unterstützt, aber ein direkter curl-Befehl zeigt genau, was unter der Haube passiert. Ersetzen Sie YOUR_API_KEY mit Ihrem tatsächlichen Schlüssel aus dem Dashboard.

Copycurl https://api.aiohnezensur.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list 5 free open source image generators"}]
  }'

Die Antwort enthält den generierten Text und die Token-Nutzungsstatistiken. Wenn Sie eine Antwort erhalten, funktioniert Ihre Integration korrekt. Sie können nun mit dem Aufbau komplexerer Interaktionen fortfahren oder zu programmatischen Clients wechseln.

Python SDK-Integration

Verwenden Sie das offizielle OpenAI Python-Paket, um nahtlos mit unserer API zu interagieren. Legen Sie die Basis-URL auf unseren Endpunkt fest und geben Sie Ihren Schlüssel als API-Token an. Dies ermöglicht es Ihnen, vorhandene Codebasen zu nutzen, ohne die HTTP-Logik neu schreiben zu müssen. Die Modell-ID ist uncensored, das unser spezifisches Large Language Model für unzensierte Ausgaben auslöst.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Dieses Snippet demonstriert einen grundlegenden Nachrichtenaustausch. Sie können das messages-Array anpassen, um System-Prompts oder Konversationsverlauf einzuschließen. Das SDK übernimmt die Serialisierung und Fehleranalyse für Sie.

Node SDK-Integration

Integrieren Sie die API in Ihre JavaScript- oder TypeScript-Anwendungen über das Node SDK. Konfigurieren Sie die Base-URL und den API-Schlüssel wie im Python-Beispiel. Dieser Ansatz eignet sich gut für Server-Side-Rendering oder Backend-Mikrodienste. Das SDK abstrahiert die Netzwerkschicht, sodass Sie sich auf die Prompt-Logik konzentrieren können.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Führen Sie diesen Code aus, um zu sehen, wie das Modell auf Ihre Eingabe reagiert. Sie können schnell iterieren, indem Sie den Prompt-Inhalt ändern. Die Antwortstruktur entspricht dem Standard OpenAI-Format und gewährleistet die Kompatibilität mit anderen Tools in Ihrem Stack.

Streaming-Antworten

Aktivieren Sie Streaming, um Tokens zu empfangen, sobald sie generiert werden, wodurch die wahrgenommene Latenz verringert wird. Dies ist entscheidend für Benutzeroberflächen, die Text in Echtzeit anzeigen. Legen Sie die stream Parameter auf true in Ihrer Anfrage. Die API sendet eine Reihe von Server-Sent Events (SSE) anstelle eines einzelnen JSON-Objekts. Jeder Chunk enthält eine teilweise Delta der Antwort.

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)

Kombinieren Sie diese Deltas clientseitig, um die vollständige Nachricht zu rekonstruieren. Diese Methode fühlt sich für den Nutzer sofort an, auch bei langen Outputs. Das letzte Chunk enthält die gesamte Token-Nutzung, sodass Sie genau abrechnen können.

Ratenbegrenzungen und Beschränkungen

Verstehen Sie die technischen Grenzen, um Anfragenausfälle in der Produktion zu verhindern. Sie dürfen 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel durchführen und 8 gleichzeitige Anfragen stellen. Der Anforderungstext darf 8 MB nicht überschreiten. Wenn Sie diese Grenzen überschreiten, gibt die API den Statuscode 429 zurück. Sie sollten exponentielles Backoff in Ihrem Client implementieren, um diese Spitzenlasten graceful zu behandeln. Das Kontextfenster umfasst insgesamt 100.000 Tokens, mit einer maximalen Ausgabe von 16.000 Tokens pro Anfrage. Fehler und Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben, sodass Sie sicher wiederholen können. Authentifizierungsfehler geben 401 zurück, und unzureichende Guthaben geben 402 zurück.