API-Dokumentation für das unzensierte Modell

Basis-URL und Authentifizierung

Beginnen Sie, indem Sie Ihre Base-URL auf HTTPS://api.storyuncensored.com/v1 setzen und Ihren API-Schlüssel zum Authorization-Header hinzufügen.

Registriere dich mit Google oder E-Mail, um sofort einen Schlüssel zu erhalten. Verwende den Header Authorization: Bearer YOUR_API_KEY für jede Anfrage.

Erste Anfrage

Senden Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit dem Modell „uncensored“.

Senden Sie Ihren System-Prompt und Benutzernachrichten, um zu beginnen.

Copycurl https://api.storyuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a summary of chapter five focusing on plot points"}]
  }'

Python SDK-Beispiel

Verwenden Sie das offizielle OpenAI Python-SDK, um mit der API zu interagieren.

Legen Sie base_url auf unseren Endpunkt fest und den API-Schlüssel in Ihrer Client-Konfiguration fest.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.storyuncensored.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-SDK-Beispiel

Initialisieren Sie den OpenAI-Client in Node.js mit unserer Basis-URL.

Übergeben Sie die uncensored-Modell-ID an die chat.completions.create-Methode.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.storyuncensored.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-Antworten mit SSE

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie stream: true im Anfragekörper setzen.

Empfangen Sie Token-für-Token-Aktualisierungen über Server-Sent Events. Der letzte Chunk enthält Nutzungsdaten.

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)

Limits, Fehler und Kontextfenster

Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Tokens. Behandeln Sie 401 für ungültige Schlüssel, 402 für kein Guthaben und 429 für Rate Limits.

Max. Output sind 16.000 Tokens pro Anfrage. Die Rate-Limit liegt bei 300 Anfragen pro Minute.