Authentifizierung und Base URL
Um los geht's: Rufe unsere Plattform auf und erstelle ein Konto nur mit E-Mail und Passwort. Nach der Bestätigung wird dein API-Schlüssel sofort angezeigt. Für das Testguthaben ist keine Kreditkarte erforderlich. Verwende die Basis-URL https://api.llmsemcensura.com/v1 in deinen Clients und setze den Schlüssel im Header Authorization: Bearer SUA_CHAVE. Das aufzurufende Modell wird durch uncensored identifiziert.
Chat-Completions-Endpunkt
Der Endpunkt POST /v1/chat/completions ist die einzige Route für Textnutzung. Sende Nachrichten im messages-Format und erhalte direkte Antworten. Wir bieten keine Embeddings oder Bildgenerierung. Das Modell ist offen und läuft auf unseren GPU-Servern, ohne dass Daten zum Training anderer Modelle genutzt werden. Konfiguriere model auf uncensored in deinen Anfragen.
Grundlegendes Anfragebeispiel:
curl https://api.llmsemcensura.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
}'Streaming-Unterstützung (SSE)
Für Anwendungen mit niedriger Latenz aktiviere das Streaming durch stream: true. Die API sendet einen Server-Sent Events (SSE)-Stream, der die Anzeige von Text Token für Token ermöglicht. Dies ist ideal für responsive Chat-Oberflächen. Der Client muss den Stream bis zum done-Event verarbeiten.
Streaming-Nutzungsbeispiel:
stream = 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 Tools
Das Modell unterstützt natives Function Calling. Du kannst tools im Anfragetext definieren, damit die KI strukturierte Argumente statt Freitext zurückgibt. Dies erleichtert die Integration in externe Systeme. Das Antwortformat folgt dem OpenAI-Standard und gibt bei Bedarf tool_calls zurück.
Token-Verwaltung und Limits
Das Gesamtkontextfenster (Prompt + Completion) ist auf 100.000 Token begrenzt. Der Preis beträgt $0,25 pro 1M Input-Token und $1,00 pro 1M Output-Token. Das bezahlte Guthaben verfällt nie. Du kannst ab $10 aufladen, mit einem Bonus von +5% ab $50 und +10% ab $100. Das kostenlose Testguthaben beträgt $0,50 und ist 7 Tage gültig.
Python-Codebeispiel
Die offizielle openai-Bibliothek funktioniert nativ. Ändere einfach die base_url und gib deinen Schlüssel an. Der folgende Code zeigt eine einfache Interaktion. Stelle sicher, dass du das Paket vor der Ausführung über pip installierst.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.llmsemcensura.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
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmsemcensura.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);