Schnellstart: uncensored OpenAI-kompatibler Proxy

Basis-URL und Modell-ID

Nutzen Sie unseren Proxy-Endpunkt mit den offiziellen OpenAI-SDKs. Zeigen Sie Ihren Client auf https://api.proxyopenai.com/v1 und setze das Modell auf uncensored. Dies funktioniert, weil wir das Standard-Chat-Completions-Schema nachahmen. Sie benötigen keine neuen Bibliotheken.

Die Authentifizierung basiert auf einem Bearer-Token. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization header. Wir unterstützen Streaming über Server-Sent Events. Die Token-Nutzung erscheint im letzten Chunk.

• Endpunkt: POST /v1/chat/completions
• Modell: uncensored
• Auth: Bearer-Token

Python SDK-Integration

Installieren Sie das Standard-OpenAI-Paket und konfigurieren Sie die Basis-URL. Übergeben Sie Ihren Schlüssel an den Client-Konstruktor. Stellen Sie eine Anfrage an den Chat-Completions-Endpunkt. Die Antwort enthält den generierten Text in choices[0].message.content.

Legen Sie max_tokens fest, um die Ausgabelänge zu steuern. Unser Modell erlaubt so viele Token, wie in den Fenster passen. Fehler geben standardmäßige HTTP-Statuscodes zurück. Überprüfen Sie das Antwortobjekt für Details.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.proxyopenai.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-SDK-Integration

Importieren Sie die OpenAI-Bibliothek und legen Sie die Umgebungsvariablen fest. Definieren Sie die Basis-URL explizit. Erstellen Sie eine Chat-Vervollständigungsanfrage mit Ihren Nachrichten. Warten Sie auf die Antwort, um den Inhalt zu erhalten.

Dieser Ansatz funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Client. Sie können denselben Code für andere Proxies verwenden. Passen Sie die Parameter temperature und top_p nach Bedarf an. Die API gibt standardmäßig JSON zurück.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Function Calling und JSON-Modus

Aktivieren Sie strukturierte Ausgaben mit dem JSON-Modus. Legen Sie response_format zu {"type": "json_object"}. Das Modell gibt gültiges JSON zurück, das direkt geparst werden kann. Dies gewährleistet konsistente Datenstrukturen.

Nutze Function Calling zur Tool-Integration. Definiere Tools im Anfragekörper. Das Modell wählt die passende Funktion aus. Übergebe Argumente und führe das Tool aus. Ergebnisse fließen zurück in die Konversation. Dies unterstützt komplexe Workflows.

Streaming-Antworten

Streaming für Echtzeit-Token-Ausgabe aktivieren. Legen Sie den stream auf true in Ihrer Anfrage. Die API gibt einen Stream von Chunks zurück. Jeder Chunk enthält teilweise Inhalte.

Analysieren Sie den Server-Sent Events-Stream. Verketten Sie den Textinhalt. Überwachen Sie das letzte Chunk. Es enthält Statistiken zur Token-Nutzung. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz erheblich.

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)

Ratenbegrenzungen und Tokens

Respektieren Sie die Rate-Limits, um Fehler zu vermeiden. Sie erhalten 300 Anfragen pro Minute. Erlauben Sie 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel. Der Anfragekörper muss unter 8 MB bleiben.

Das Context-Window umfasst 100.000 Tokens. Dies umfasst Eingabeaufforderung und Antwort. Fehler und Ablehnungen sind kostenlos. Guthaben wird nur für erfolgreiche Tokens berechnet. Überwachen Sie Ihre Nutzung über das Dashboard.

cURL

Copycurl https://api.proxyopenai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all files in the src directory"}]
  }'