API-Dokumentation

Authentifizierung und Base URL

Senden Sie Ihre Anfragen an unsere Basis-URL mit einem gültigen API-Schlüssel im Header.

• Base URL: https://api.unlockedaimodels.com/v1
• Header: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Die Model-Kennung ist einfach uncensored. Sie erhalten einen aktiven Schlüssel pro Konto, der bei der Generierung jeden vorherigen Schlüssel ersetzt.

Copycurl https://api.unlockedaimodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate the standard HTTP headers for a POST request."}]
  }'

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

The POST /v1/chat/completions Endpunkt verarbeitet Ihren Text und gibt eine Vervollständigung zurück.

Dies ist der einzige Text-Endpoint, den wir anbieten. Wir bieten keine Bild-, Audio- oder Embedding-Generierung an. Das Modell akzeptiert ein Standard-Messages-Array, das Ihre System-, Benutzer- und Assistenten-Turns enthält.

Fehler wie 401 zeigen einen ungültigen Schlüssel an, während 402 bedeutet, dass Sie mehr Guthaben benötigen. Anfragen werden nur berechnet, wenn Tokens generiert werden.

Streaming-Antworten (SSE)

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrem Anfragekörper.

Jeder Chunk enthält teilweise Text, sodass Sie die Ausgabe in Echtzeit anzeigen können. Der letzte Chunk enthält die vollständigen Token-Nutzungsstatistiken zur Transparenz bei der Abrechnung.

Diese Methode reduziert die wahrgenommene Latenz bei langen Antworten, was bei der Generierung von über 16,000 Tokens kritisch ist.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Function Calling und Tools

Definieren Sie Tools in Ihrer Anfrage, um strukturiertes Function Calling zu aktivieren.

Das Modell unterstützt tool_choice Parameter, wodurch Sie spezifisches Verhalten erzwingen oder das Modell entscheiden lassen können. Dies ist nützlich für den Aufbau von Agenten, die mit externen Systemen interagieren müssen, ohne den unzensierten Kontext zu brechen.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Tool-Definitionen dem OpenAI-Schema für Kompatibilität entsprechen.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

JSON-Modus und strukturierte Ausgaben

Zwingen Sie das Modell dazu, gültiges JSON auszugeben, indem Sie response_format: {"type": "json_object"}.

Dies gewährleistet eine vorhersagbare Verarbeitung für Ihre Anwendungen. Verwenden Sie diesen Modus beim Extrahieren von Daten oder Generieren von Konfigurationsdateien.

In Kombination mit Function Calling entsteht eine robuste Pipeline für automatisierte Aufgaben ohne externe Validierungsschichten.

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)

Parameter: Temperatur, Top-P und Stop

Kreativität steuern mit temperature und Vielfalt mit top_p.

Verwenden stop Sequenzen, um die Generierung an bestimmten Markern zu stoppen. Der Kontextfenster umfasst insgesamt 100,000 Token, mit einer maximalen Ausgabe von 16,000 Token, es sei denn, Sie geben einen niedrigeren max_tokens Wert (Standard ist 2.048).

Ratenbegrenzungen betragen 300 Anfragen pro Minute und 8 parallele Anfragen pro Schlüssel.