API-Dokumentation

Basis-URL und Authentifizierung

Ihr API-Schlüssel authentifiziert jede Anfrage. Wir stellen einen aktiven Schlüssel pro Konto aus, der den vorherigen ersetzt, wenn Sie einen neuen Schlüssel generieren. Verwenden Sie das Authorization header mit dem Bearer Schema. Die Basis-URL für unsere claude opus nsfw uncensored Dienst ist https://api.claudeopusnsfwuncensored.com/v1. Wir bieten keine Embeddings oder Bildgenerierung an, nur Text-Vervollständigungen. Ihr Schlüssel wird sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail angezeigt. Es ist keine Telefonnummer erforderlich.

Erste Anfrage

Senden Sie eine Standard-Chat-Vervollständigungsanfrage, um die Konnektivität zu testen. Ersetzen Sie YOUR_API_KEY mit Ihrem tatsächlichen Schlüssel. Die Modell-ID ist uncensored. Dieser Endpunkt gibt nur Text zurück, ohne Audio oder Video. Sie können die Prompt-Länge bis zum Context-Window-Limit anpassen. Unser Dienst verfolgt Ihre Prompts nicht zu Trainingszwecken. Dieser einfache Aufruf bestätigt, dass Ihre Authentifizierung korrekt ist.

Python SDK-Integration

Verwenden Sie den offiziellen OpenAI Python-Client mit einer benutzerdefinierten Basis-URL. Dieser Ansatz funktioniert mit unserer unzensierten LLM-API genauso wie bei anderen Anbietern. Legen Sie den base_url Parameter zu unserem Endpunkt. Der Modellname bleibt uncensored. Sie können Antworten streamen oder synchron abrufen. Diese Methode erfordert keine Wrapper-Bibliotheken. Sie hält Ihren Code portabel und einfach.

Node SDK-Integration

Integrieren Sie unsere API in Ihre Node.js-Anwendungen über den Standard-Client. Konfigurieren Sie die baseURL auf unseren Server zeigen. Der API-Schlüssel kommt in den apiKey Feld. Diese Konfiguration ermöglicht es Ihnen, Text ohne Zensur für legale erwachsene Inhalte zu generieren. Die Code-Struktur spiegelt genau das OpenAI SDK wider. Sie können Fehler und Wiederholungslogik mit Standard-Promises behandeln. Dies gewährleistet eine zuverlässige Integration.

Streaming-Antworten

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Der Server sendet Chunks über Server-Sent Events. Jeder Chunk enthält teilweise Text- und Token-Nutzungsdaten. Der letzte Chunk enthält die vollständige Token-Anzahl. Dieses Feature reduziert die wahrgenommene Latenz für lange Antworten. Sie können Chunks in Echtzeit analysieren. Streaming funktioniert sowohl mit Python- als auch mit Node-Clients. Es bietet eine glattere Benutzererfahrung.

Limits, Fehler und Kontext

Das Context-Window beträgt 100.000 Tokens für Eingabe und Ausgabe zusammen. Jede Anfrage kann bis zu 16.000 Tokens ausgeben. Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel begrenzt. Ein 401-Fehler bedeutet, dass Ihr API-Schlüssel ungültig ist. Ein 402-Fehler zeigt unzureichendes Guthaben an. Ein 429-Fehler signalisiert, dass Sie das Rate-Limit überschritten haben. Fehler sind kostenlos, Sie zahlen also nicht für fehlgeschlagene Anfragen. Ihr prepaid-Guthaben verfällt nie.

cURL

Copycurl https://api.claudeopusnsfwuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix syntax error in Python function"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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