Integrations-Quickstart

Authentifizierung und Base URL

Beginnen Sie, indem Sie Ihre Base-URL und Ihren API-Schlüssel in Ihrer Umgebung festlegen. Unsere API befindet sich unter HTTPS://api.aiwithnofilter.com/v1 und akzeptiert jeden Standard-OpenAI-kompatiblen Client. Generieren Sie Ihren Schlüssel im Dashboard mit Google oder E-Mail und übergeben Sie ihn als Bearer-Token. Dies stellt sicher, dass jede Anfrage korrekt authentifiziert wird, ohne zusätzliche Header.

Copycurl https://api.aiwithnofilter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "generate a python function to parse json logs"}]
  }'

Ihre erste Completion senden

Machen Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID "uncensored". Senden Sie Ihre Systemanweisung und Benutzernachrichten im Standard-JSON-Format. Die API gibt sofort eine Textantwort zurück, bereit für Ihre Anwendungslogik. Dies funktioniert für Rollenspiel, kreatives Schreiben oder jede unbegrenzte Textgenerierungsaufgabe.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming-Antworten mit SSE

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream im Anfragekörper auf true setzen. Die API sendet Server-Sent Events (SSE), während Tokens generiert werden, was eine Echtzeitanzeige ermöglicht. Jeder Chunk enthält teilweise Text, und das letzte Ereignis enthält Nutzungsdaten. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für Nutzer, die auf lange Ausgaben warten.

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 Sie den tools-Parameter, um Funktionen zu definieren, die Ihr Modell aufrufen kann. Übergeben Sie tool_choice, um ein bestimmtes Verhalten zu erzwingen, oder lassen Sie das Modell entscheiden. Aktivieren Sie den JSON-Modus mit response_format auf json_object für strenge Schema-Konformität. Dies gewährleistet strukturierte Ausgaben für eine zuverlässige Integration mit Ihren Backend-Diensten.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Parameter: Temperatur, Top P, Seed

Kreativität mit temperature und Vielfalt mit top_p steuern. Verwenden Sie seed für reproduzierbare Ausgaben während des Debuggings. Legen Sie Stop-Sequenzen fest, um die Generierung an bestimmten Markern zu stoppen. Diese Parameter geben Ihnen präzise Kontrolle über das Verhalten des Modells, ohne das Modell wechseln zu müssen.

Das Limit von 300 Anfragen pro Minute gilt.

Verständnis der Token-Nutzung und Limits

Ihr Kontextfenster beträgt insgesamt 100.000 Tokens, einschließlich Prompt und Completion. Die maximale Ausgabe pro Anfrage beträgt 16.000 Tokens, es sei denn, Sie geben etwas anderes an. Fehler und Ablehnungen verbrauchen keine Tokens, sodass Sie nur für die tatsächliche Nutzung zahlen. Behandeln Sie 401 für ungültige Schlüssel, 402 für unzureichendes Guthaben und 429 für Ratenbegrenzungen angemessen.

Guthaben verfällt nicht, was sicherstellt, dass keine Gelder verschwendet werden.