API-Quellendokumentation: Chat-Vervollständigungen & Modelle

Authentifizierung und Basis-URL-Konfiguration

Die API-Quelle für Ihre Anfragen befindet sich unter https://api.apisource.cc/v1. Sie müssen ein Authorization header mit Ihrem Bearer-Token. Diese Einrichtung funktioniert mit den offiziellen OpenAI-SDKs und jedem kompatiblen Client, indem Sie einfach die Basis-URL ändern und Ihren Schlüssel angeben. Sie erhalten einen aktiven Schlüssel pro Konto, der sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail erscheint.

Parameter des Chat-Vervollständigungs-Endpunkts

Senden Sie Text an das Modell mit POST /v1/chat/completions. Wir bieten ein einzelnes unzensiertes Large Language Model an, das durch die ID uncensored. Sie können das Generierungsverhalten mit Parametern wie temperature, top_p, und stop. Das Modell antwortet ohne Inhaltsablehnungen für die rechtmäßige erwachsene Nutzung, was es ideal für Roleplay oder die Generierung unbeschränkter Inhalte macht.

Copycurl https://api.apisource.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Get the current USD price per token for the model"}]
  }'

Streaming-Antworten und Token-Nutzung

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Wir geben Server-Sent Events (SSE) zurück, wobei das letzte Chunk die tatsächlichen Token-Nutzungsstatistiken enthält. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihrer Anwendung, Antworten in Echtzeit anzuzeigen und den Verbrauch genau zu verfolgen. Sie können auch strenge JSON-Ausgaben mit dem response_format Parameter.

Function Calling und JSON-Modus

Integrieren Sie Tools direkt in Ihren KI-Workflow, indem Sie Funktionen in der tools array. Das Modell unterstützt tool_choice für präzise Steuerung der Ausführung. Wenn Sie strukturierte Daten benötigen, legen Sie response_format zu {"type": "json_object"} um sicherzustellen, dass die Ausgabe gültiges JSON ist. Diese Funktion funktioniert nahtlos mit dem uncensored-Modell für eine konsistente Datenextraktion.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Ratenbegrenzungen und Fehlerbehandlung

Wir erzwingen ein Limit von 300 Anfragen pro Minute und erlauben 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel. Wenn Sie diese Grenzen überschreiten, erhalten Sie einen 429-Fehler. Andere häufige Fehler sind 401 für einen ungültigen API-Schlüssel und 402, wenn Ihr Prepaid-Guthaben aufgebraucht ist. Anfragen verfallen nicht, und Sie können sofort mit USDT auf TRC20 oder USDC auf Base aufladen.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Modellspezifikationen und Kontextfenster

Das Modell unterstützt einen Kontextfenster von 100.000 Tokens für kombinierte Eingabe und Ausgabe. Die maximale Ausgabe pro Anfrage beträgt 16.000 Tokens, bzw. 2.048, wenn Sie nichts angeben max_tokens. Diese Architektur eliminiert die Komplexität des Modell-Routings und bietet eine einzelne, zuverlässige uncensored-Option für Ihre API-Quellenbedürfnisse. Sie zahlen strikt für die tatsächliche Token-Nutzung.

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)