API Documentatie

Basis-URL en authenticatie

Wijs je client eerst naar onze basis-URL en voer je sleutel door in de autorisatieheader. We bieden één eindpunt dat standaard OpenAI-payloads accepteert zonder dat aangepaste headers of complexe routeringslogica nodig zijn. Je API-sleutel geeft toegang tot het speciale uncensored-model, en je kunt deze direct genereren via het dashboard met Google- of e-mailverificatie. Houd je sleutel veilig, omdat dit het enige referentiepunt is dat nodig is voor alle verzoeken.

Copycurl https://api.howtouseuncensoredai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the current temperature in london"}]
  }'

Chat Completions Endpoint

Stuur je prompts naar de chat/completions endpoint met de standaard messages array structuur. Je moet de model-ID specificeren als uncensored om ervoor te zorgen dat u de juiste inferentie-engine gebruikt. De API retourneert tekstantwoorden die uw temperatuur- en top-p-instellingen respecteren, zonder verborgen weigeringen voor wettelijke inhoud. Deze eenvoudige structuur stelt u in staat onze service met minimale codeaanpassingen in bestaande projecten te integreren.

Streaming en Token-gebruik

Activeer streaming door stream: true om tokens te ontvangen zoals ze worden gegenereerd via Server-Sent Events. Dit vermindert de waargenomen latentie voor lange antwoorden en stelt je interface in realtime bij. Tokenverbruiksgegevens zijn opgenomen in de laatste chunk van de stream, zodat je kosten nauwkeurig kunt bijhouden zonder de volledige respons in het geheugen op te slaan. Fouten tijdens het streamen leiden niet tot kosten voor de gedeeltelijke uitvoer.

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 en JSON-modus

Gebruik de tools parameter om functievermogen in te schakelen, waardoor het model gestructureerde gegevens kan uitvoeren voor je applicaties. Je kunt ook JSON-uitvoer forceren door response_format naar {"type": "json_object"} voor strikte schemaconformiteit. Deze functies werken samen met ons uncensored-model, dus je krijgt gestructureerde uitvoer zonder het vermogen van het model om complexe of niche-onderwerpen te verwerken te verliezen. Definieer je funtieschemas duidelijk voor betrouwbare resultaten.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.howtouseuncensoredai.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 SDK-integratie

Integreer snel met de officiële OpenAI Node SDK door de base URL te overschrijven naar onze service. Dit zorgt voor compatibiliteit met bestaande wrappers en middleware die standaard OpenAI-gedrag verwachten. Je kunt fouten afhandelen en retries beheren op basis van de statuscodes die door onze API worden teruggegeven. De SDK behandelt serialisatie en deserialisatie, zodat je je kunt concentreren op de logica van je applicatie in plaats van HTTP-details.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Rate Limits en quota

Onze API hanteert een limiet van 300 verzoeken per minuut per sleutel, met een concurrency-cap van 8 gelijktijdige verzoeken. Als u deze limieten overschrijdt, ontvangt u een 429-fout, en ongeldige sleutels retourneren een 401-fout. Een 402-fout geeft aan dat er onvoldoende vooruitbetaald krediet is, wat u kunt opladen met USDT of USDC. Het model ondersteunt een contextvenster van 100,000 tokens, waardoor uitgebreide invoergegevens mogelijk zijn terwijl de prestaties behouden blijven.