API-Dokumentation für das unzensierte Modell

Authentifizierung und Base URL

Beginnen Sie, indem Sie Anfragen an https://api.bestllmapiprovider.com/v1 mit Ihrem API-Schlüssel. Die Base URL ersetzt den Standard-OpenAI-Endpunkt in Ihrer Client-Konfiguration. Übergeben Sie den Schlüssel im Authorization: Bearer <key> header für jeden Aufruf. Dies funktioniert mit den offiziellen OpenAI-SDKs und jedem OpenAI-kompatiblen Client.

Erforderliche Header

• Content-Type: application/json
• Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Halten Sie Ihren Schlüssel sicher. Wenn Sie ihn verlieren, generieren Sie einen neuen über das Dashboard. Der alte Schlüssel funktioniert sofort nicht mehr.

Copycurl https://api.bestllmapiprovider.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the total cost for 50k tokens"}]
  }'

Schnellstart: Senden Sie Ihre erste unzensierte Anfrage

Machen Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions Textausgabe zu erhalten. Die Modell-ID ist immer uncensored. Senden Sie Ihren Prompt in der messages array. Die API gibt eine direkte Antwort ohne Inhaltsfilter für die legale Erwachsenenverwendung zurück.

Beispiel-Payload

• model: "uncensored"
• messages: [{"role": "user", "content": "Explain quantum entanglement."}]

Dieser Endpunkt behandelt nur Textgenerierung. Er unterstützt keine Bilder oder Audio. Nutzen Sie die folgenden Parameter, um den Ausgabestil zu steuern.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Parameter: Temperatur, Top-P und Seed

Kreativität steuern mit temperature und top_p. Legen temperature auf 0,7 für ausgewogene Ausgaben oder 1,5 für mehr Variation. Verwenden top_p den Wahrscheinlichkeitsanteil der abgetasteten Tokens zu begrenzen. Legen Sie einen seed Integer für reproduzierbare Ergebnisse. Diese Parameter helfen Ihnen, das Modell für bestimmte Aufgaben anzupassen.

Schlüsselparameter

• temperature: 0,0 bis 2,0
• top_p: 0,1 bis 1,0
• seed: eine beliebige ganze Zahl

Kombinieren Sie diese mit max_tokens die Länge zu steuern. Das Modell respektiert die Kontextfensterlimits streng.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.bestllmapiprovider.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 und Token-Zählung

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Die API sendet Server-Sent Events (SSE) für jedes generierte Token. Dies verringert die wahrgenommene Latenz bei langen Antworten. Die Token-Nutzung wird im letzten Chunk gemeldet.

Stream-Verarbeitung

• Lesen Sie Chunks, sobald sie eintreffen
• Den delta field
• Überprüfen usage im letzten Chunk

Das Streaming funktioniert mit allen Parametern. Es hat keinen Einfluss auf die Token-basierte Abrechnung. Sie zahlen für tatsächlich generierte Tokens.

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)

Function Calling und JSON-Modus

Verwenden tools für Function Calling oder response_format für JSON-Ausgabe. Setzen Sie response_format zu {"type": "json_object"} für striktes JSON. Das Modell gibt strukturierte Daten zurück, die sich gut parsen lassen. Dies ist nützlich für den Aufbau von Agents oder Datenextraktions-Pipelines.

Konfiguration

• tools: Array von Funktionsdefinitionen
• response_format: {"type": "json_object"}

Stellen Sie sicher, dass Ihre Prompt-Anweisungen mit dem Schema übereinstimmen. Das Modell erfordert möglicherweise noch eine Validierung. Behandeln Sie immer potenzielle Parsing-Fehler.

JSON-Modus-Beispiel

Festlegen response_format um strenge JSON-Ausgabe zu erzwingen. Dies reduziert den Bedarf an Nachbearbeitung.

Limits, Fehler und Kontextfenster

Das Context-Window umfasst insgesamt 100.000 Tokens. Die maximale Ausgabe beträgt 16.000 Tokens pro Anfrage. Sie können 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel senden. Acht gleichzeitige Anfragen sind gleichzeitig erlaubt. Fehler geben standardmäßige HTTP-Codes zurück.

Häufige Fehler

• 401: Ungültiger oder fehlender API-Schlüssel
• 402: Unzureichendes Guthaben
• 429: Ratenlimit überschritten

Ablehnungen aufgrund von Inhaltsbeschränkungen belasten kein Guthaben. Fehler belasten ebenfalls kein Guthaben. Ihr Vorauszahlungsguthaben verfällt nie.

Anfragegrenzen

Die maximale Größe des Anforderungstextes beträgt 8 MB. Das Überschreiten dieses Limits führt zu einem 413-Fehler. Verwalten Sie Ihre Token-Nutzung sorgfältig.