API-Dokumentation

Schnellstart: In 3 Zeilen verbinden

Unsere API funktioniert genau wie die Standard-Chat-Vervollständigungsschnittstelle, die Sie bereits kennen. Zeigen Sie einfach Ihren Client auf unsere base_url und geben Sie Ihren API-Schlüssel an. Kein komplexes Routing oder herstellerspezifische Eigenheiten. Wir kümmern uns um den Rest.

Die Base-URL für alle Anfragen ist https://api.toolsaiuncensored.com/v1. Sie können jedes offizielle OpenAI-SDK oder jede kompatible Bibliothek verwenden, indem Sie die Base URL-Konfiguration aktualisieren. Die Authentifizierung basiert auf einem einzelnen Bearer-Token, das über das Authorization header. Dies gewährleistet eine nahtlose Integration in Ihren bestehenden Stack.

Copycurl https://api.toolsaiuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "run unit tests on the legacy auth module"}]
  }'

Endpunkte: Chat-Vervollständigungen & Modelle

Wir bieten nur die wesentlichen Endpunkte für die Textgenerierung. Der POST /v1/chat/completions Endpunkt verarbeitet Ihre Eingaben und gibt generierten Text zurück. Verwenden Sie GET /v1/models die verfügbare Modell-ID zu überprüfen. Wir bieten keine Embedding-, Bildgenerierungs-, Audioverarbeitungs- oder Fine-Tuning-Dienste an. Halten Sie Ihre Infrastruktur einfach.

Die zu sendende Modell-ID ist uncensored. Dies ist unser eigenes abgestimmtes Open-Weight-Modell, keine weiterverkaufte GPT- oder Claude-Instanz. Es antwortet direkt ohne Inhaltsfilter für rechtmäßige Nutzung im Erwachsenenbereich. Überprüfen Sie die Endpunkt-Dokumentation für spezifische Payload-Strukturen.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.toolsaiuncensored.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, Seed

Steuern Sie die Kreativität und Determinismus Ihrer Ausgaben mit Standardparametern. Passen Sie temperature Zufälligkeit zu variieren. Legen Sie top_p die Nukleus-Sampling zu begrenzen. Verwenden seed für reproduzierbare Ergebnisse. Diese Tools geben Ihnen präzise Kontrolle über den Textgenerierungsprozess.

Sie können auch presence_penalty und frequency_penalty die Token-Wiederholung zu beeinflussen. Das stop parameter ermöglicht es Ihnen, benutzerdefinierte Terminierungssequenzen zu definieren. Dieses Maß an Kontrolle stellt sicher, dass die Ausgabe Ihrem spezifischen Anwendungsfall entspricht. Konfigurieren Sie diese Werte in Ihrem Anfragekörper.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.toolsaiuncensored.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 & JSON-Modus

Erhalte Antworten in Echtzeit über Server-Sent Events (SSE). Streaming reduziert die wahrgenommene Latenz erheblich. Jeder Chunk enthält Nutzungsdaten für Tokens im letzten Ereignis. Dies ermöglicht eine genaue Abrechnung während langer Generierungen.

Für strukturierte Daten aktivieren Sie den JSON-Modus, indem Sie response_format zu {"type": "json_object"}. Das Modell wird versuchen, gültiges JSON auszugeben. Dies ist ideal für programmatische Pipelines. Kombinieren Sie Streaming mit dem JSON-Modus für eine effiziente, strukturierte Datenextraktion ohne Parsing-Fehler.

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)

Unterstützung für Function Calling

Definieren Sie Tools in Ihrer Anfrage, um das Modell Funktionen dynamisch aufrufen zu lassen. Geben Sie tools und tool_choice die Ausführung zu steuern. Das Modell gibt Tool-Aufrufe im Antwortstrom zurück. Dies ermöglicht komplexe Workflows und agentenähnliches Verhalten.

Übergeben Sie die Funktionsdefinitionen in der messages array. Das Modell ruft das passende Tool basierend auf Ihrem Prompt-Kontext auf. Sie können die Funktion dann lokal ausführen und das Ergebnis wieder in das Gespräch einspeisen. Dies unterstützt erweiterte Automatisierungsmuster.

Rate Limits & Einschränkungen

Ihr API-Schlüssel erlaubt 300 Anfragen pro Minute. Sie können 8 gleichzeitige Anfragen gleichzeitig ausführen. Die maximale Größe des Anfragekörpers beträgt 8 MB. Jeder Schlüssel ist an ein Konto gebunden; das Generieren eines neuen Schlüssels ersetzt den alten.

Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Tokens, einschließlich Eingabe und Ausgabe. Die maximale Ausgabe pro Anfrage beträgt 16.000 Tokens. Wenn Sie nicht angeben max_tokens, das Standardlimit beträgt 2.048 Tokens. Überwachen Sie Ihre Nutzung, um innerhalb dieser Grenzen zu bleiben.