Loslegen mit der unzensierten API

Installieren Sie Ihr bevorzugtes OpenAI-SDK

Installieren Sie zunächst die offizielle Bibliothek für Ihre Programmiersprache. Der openai Paket funktioniert sowohl für Python- als auch für Node.js-Umgebungen und gewährleistet Kompatibilität mit unseren Standard-Endpoints.

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

Diese einzelne Abdeckung übernimmt Authentifizierung und Anfrageformatierung für Sie.

Legen Sie die Basis-URL und den API-Schlüssel

Konfigurieren Sie Ihren Client so, dass er auf unseren gehosteten Server anstelle der Standard-OpenAI-Region zeigt. Sie benötigen den API-Schlüssel, den Sie in Ihrem Dashboard generiert haben, sowie die spezifische Base-URL für unser unzensiertes Modell.

Legen Sie den base_url zu https://api.roleplayuncensored.com/v1 und geben Sie Ihren Schlüssel in den api_key Feld. Dies stellt sicher, dass alle Anfragen an unsere Infrastruktur geleitet werden, ohne andere Anbieter zu treffen.

Erstellen Sie Ihre erste Chat-Antwort

Senden Sie eine Standard- chat.completions.create Anfrage unter Verwendung der Modell-ID uncensored. Dieses Modell lehnt rechtmäßige Inhalte für Erwachsene oder kontroverse Themen nicht ab, was es ideal für Rollenspielanwendungen macht.

Stellen Sie sicher, dass Ihr Kontextfenster die Grenze von 100.000 Token für Prompt und Completion zusammen einhält.

Copycurl https://api.roleplayuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set difficulty to hard."}]
  }'

Streaming-Antworten behandeln

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihren Anfrage-Parametern. Dies gibt Tokens zurück, sobald sie generiert werden, was für die Aufrechterhaltung niedriger Latenz in interaktiven Chat-Schnittstellen kritisch ist.

Das letzte Chunk des Streams enthält die gesamte Token-Nutzung für Abrechnungszwecke. Dies ermöglicht es Ihnen, die Kosten in Echtzeit zu verfolgen, ohne auf das Ende der vollständigen Antwort zu warten.

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)

Verwenden Sie den JSON-Modus für strukturierte Daten

Fordern Sie eine strukturierte Ausgabe an, indem Sie response_format zu {"type": "json_object"}. Das Modell formatiert seine Antwort als gültiges JSON, was das Parsen für Ihre Backend-Logik vereinfacht.

Diese Funktion ist nützlich, wenn Sie konsistente Datenstrukturen für Charakterprofile oder Spielstatus-Aktualisierungen benötigen. Sie funktioniert zusammen mit anderen Parametern wie temperature und top_p die Kreativität zu steuern.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Verfügbare Modelle prüfen

Rufen Sie die GET /v1/models Endpunkt zum Auflisten der Modelle, die Ihrem Konto zur Verfügung stehen. Dies gibt die Modell-ID uncensored zusammen mit seinen Fähigkeiten und Details zum Kontextfenster.

Unser Service bietet ein einzelnes, reines Modell, sodass Sie keine komplexe Routing-Logik verwalten müssen. Sie können diesen Endpunkt nutzen, um die Konnektivität und die Verfügbarkeit des Modells zu überprüfen, bevor Sie umfangreiche Workloads senden.

Copyimport OpenAI from "openai";

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