Schnellstart: Integrieren Sie die unzensierte API

Voraussetzungen: SDK und Umgebungsvariablen

Installieren Sie Ihr bevorzugtes SDK und legen Sie Ihre Anmeldeinformationen in Umgebungsvariablen fest. Unser Dienst verwendet Standard-OpenAI-kompatible Endpunkte, sodass bestehende Client-Bibliotheken ohne Modifikation funktionieren. Sie benötigen lediglich einen API-Schlüssel aus unserem Dashboard und die Basis-URL für Ihre Anfragen. Für die grundlegende Integration sind keine komplexen Wrapper oder benutzerdefinierten Header erforderlich.

Copycurl https://api.claudecostpermilliontokens.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current cost per million tokens for the Pro model?"}]
  }'

Stellen Sie sicher, dass Ihre Umgebungsvariablen korrekt exportiert werden, bevor Sie Ihre Skripte ausführen. Dieser Ansatz hält Ihre Authentifizierung sicher und Ihren Code portabel über verschiedene Bereitstellungsumgebungen hinweg.

Initialisierung des Clients mit der Basis-URL

Konfigurieren Sie Ihre Client-Bibliothek so, dass sie auf unsere Base-URL anstelle des Standard-Provider-Endpunkts zeigt. Verwenden Sie die angegebene Base-URL und Ihren API-Schlüssel, um die Verbindung zu initialisieren. Diese einfache Änderung leitet den gesamten Verkehr auf unser unzensiertes Modell um, während die Kompatibilität mit Standard-SDK-Methoden erhalten bleibt.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Überprüfen Sie die Verbindung, indem Sie verfügbare Modelle auflisten. Dieser Schritt bestätigt, dass Ihr Client korrekt zu unserer Infrastruktur geleitet wird, bevor Sie echte Prompts oder Daten senden.

Ihre erste Chat-Vervollständigungsanfrage senden

Senden Sie eine Standard-Chat-Vervollständigungsanfrage mit der Modell-ID uncensored. Dieses Modell verarbeitet Texteingaben und -ausgaben ohne Inhaltsablehnungen für legale erwachsene Nutzung. Sie können Nachrichten übergeben, die Temperatur festlegen und andere Parameter definieren, genau wie bei jedem anderen OpenAI-kompatiblen Endpunkt.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Prüfen Sie die Antwort auf den generierten Text und die Token-Nutzung. Dies bestätigt, dass Ihre Integration korrekt funktioniert und das Modell wie erwartet auf Ihre Prompts reagiert.

Streaming-Antworten und Tokens handhaben

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie den Parameter „stream“ auf true in Ihrer Anfrage setzen. Die API gibt Textchunks zurück, sobald sie generiert werden, sodass Sie die Ausgabe in Echtzeit anzeigen können. Jeder Chunk enthält Nutzungsdaten, die im letzten Chunk enthalten sind, sodass Sie den Verbrauch genau verfolgen können.

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)

Verarbeiten Sie jeden Chunk effizient, um eine niedrige Latenz aufrechtzuerhalten. Diese Methode ist ideal für Anwendungen, bei denen sofortiges Feedback entscheidend ist, wie Chat-Schnittstellen oder Echtzeit-Codegenerierungstools.

Function Calling und JSON-Modus verwenden

Nutzen Sie Funktionsaufrufe und den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben. Legen Sie das Antwortformat auf JSON fest, um eine konsistente Analyse in Ihrer Anwendung zu gewährleisten. Sie können auch Tools definieren und Tool-Auswahlen angeben, um das Ausgabeverhalten des Modells zu steuern.

Parameter wie Temperatur, top_p und Stop-Sequenzen ermöglichen eine Feinabstimmung des Antwortstils. Nutzen Sie diese Funktionen, um das Modell nahtlos in Ihren bestehenden Workflow zu integrieren.

Verwaltung von Authentifizierung und Limits

Ihr API-Schlüssel authentifiziert alle Anfragen, wobei Fehler wie 401 auf einen ungültigen Schlüssel und 402 auf unzureichendes Guth hinweisen. Die Ratenbegrenzung liegt bei 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitigen Anfragen pro Schlüssel. Das Kontextfenster unterstützt bis zu 100,000 Tokens, mit einer maximalen Ausgabe von 16,000 Tokens pro Anfrage.

Überwachen Sie Ihre Nutzung, um Unterbrechungen zu vermeiden. Fehler während der Verarbeitung sind kostenlos, sodass Sie Anfragen ohne Sorge vor Token-Verbrauch wiederholen können. Halten Sie Ihren Schlüssel sicher und ersetzen Sie ihn bei Bedarf über das Dashboard.