API Documentatie

Basis-URL en authenticatie

De onbeperkte chatbot-API werkt op één basis-URL: https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1. Je authenticeert elk verzoek door je unieke API-sleutel mee te sturen in de Authorization header. Deze sleutel wordt direct gegenereerd bij het aanmaken van een account via Google of e-mail. Als de sleutel ongeldig is, retourneert de API een 401-fout.

Eerste verzoek

Verstuur je eerste prompt met de standaard chat/completions endpoint. Het uncensored model reageert op wettelijke volwassen, controversiële of technische onderwerpen zonder de gebruikelijke weigeringen. Stuur je API key in de header en stel de model ID in op uncensored. Het volgende voorbeeld demonstreert een basis tekstgeneratieverzoek.

Copycurl https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set timezone to utc"}]
  }'

Dit verzoek retourneert een tekstcompletion. Het uncensored AI-model verwerkt de input en genereert een antwoord op basis van zijn training. Je kunt parameters zoals temperature aanpassen om de creativiteit te sturen. Fouten zoals onvoldoende krediet retourneren een 402 statuscode.

Python SDK Integratie

Gebruik de officiële OpenAI Python-bibliotheek om verbinding te maken met de ongecensureerde LLM-API. Configureer de client met uw API-sleutel en de aangepaste basis-URL. Deze aanpak stelt u in staat bekende methoden te gebruiken zoals chat.completions.create() terwijl je de ruwe inferentiekapaciteiten van het ongefilterde model benut. Stel het model expliciet in op uncensored om ervoor te zorgen dat u niet naar een gefilterde variant wordt doorgestuurd.

Copyfrom openai import OpenAI

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

De bibliotheek verwerkt JSON-serialisatie en streaming automatisch. Je kunt tokengebruik ophalen uit het response-object. Deze methode is ideaal voor backend-services die ongefilterde tekstgeneratie in bestaande workflows willen integreren zonder HTTP-clients te herschrijven.

Node SDK-integratie

Integreer de onbeperkte API in Node.js-toepassingen met behulp van de officiële SDK. Geef de basis-URL en API-sleutel door tijdens de clientinitialisatie. Deze setup zorgt voor compatibiliteit met standaard OpenAI-eindpunten, terwijl het het ongefilterde chatbotgedrag levert dat je verwacht. Gebruik de uncensored model-ID om toegang te krijgen tot de specifieke getuneerde gewichten.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

De SDK beheert verzoekretries en foutafhandeling. Je kunt antwoorden streamen of volledige tekst verzamelen. Dit is nuttig voor webapplicaties die realtime tekstgeneratie nodig hebben. De uncensored AI API ondersteunt standaardparameters zoals temperature en top_p voor het verfijnen van outputstijl.

Streaming-responsen via SSE

Activeer streaming door stream: true in je verzoek. De API retourneert Server-Sent Events (SSE) met incrementele tekstchunks. Het laatste chunk bevat de volledige tokenverbruiksstatistieken. Dit is essentieel voor applicaties die tekst in realtime weergeven, zoals chatinterfaces of live code-editors. Streaming vermindert de waargenomen latentie aanzienlijk.

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)

Parseer de SSE-stream om tekst weer te geven zodra deze aankomt. Elk blok bevat slechts een deel van de respons. Het uncensored-model behoudt de context over blokken heen. U kunt de stream vroegtijdig stoppen als de gebruiker zijn invoer wijzigt. Foutafhandeling blijft consistent met niet-streamende verzoeken.

Limieten, fouten en contextvenster

De onbeperkte LLM API hanteert een contextvenster van 100.000 tokens voor zowel input als output samen. Je kunt tot 16.000 tokens per verzoek versturen als je max_tokens. Snelheidslimieten staan 300 verzoeken per minuut en 8 gelijktijdige verzoeken per sleutel toe. Een 429-fout geeft aan dat je deze limieten hebt overschreden. Verzoeklichamen mogen niet groter zijn dan 8 MB. Fouten zoals ontbrekend tegoed retourneren 402, terwijl ongeldige sleutels 401 retourneren. Tegoed vervalt nooit, dus je kunt gebruik pauzeren zonder geld te verliezen.