API-Dokumentation

Schnellstart mit dem offiziellen SDK

Generieren Sie sofort Text mit Ihrem bevorzugten Language-Client. Die API spiegelt die Standard-Schnittstelle für Chat-Vervollständigungen wider, sodass Sie nur die Basis-URL und den API-Schlüssel austauschen müssen. Dies stellt sicher, dass Ihre bestehende Infrastruktur ohne Änderungen an der Logik funktioniert.

Copycurl https://api.abliteratedmeaning.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the definition of abliterated."}]
  }'

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Basis-URL und Authentifizierung

Leiten Sie alle Anfragen an die dedizierte Basis-URL mit Ihrem eindeutigen API-Schlüssel im Authorization-Header. Dieser Schlüssel ist das einzige Anmeldeinformation, das für jede Anfrage an den /v1/chat/completions Endpunkt.

Copycurl https://api.abliteratedmeaning.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the definition of abliterated."}]
  }'

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Senden Sie Textdaten, um Rohtextausgaben vom uncensored-Modell zu erhalten. Verwenden Sie das uncensored Modell-ID, um auf die Version zuzugreifen, die typische Corporate-Guardrails überspringt. Der Endpunkt unterstützt standardmäßige JSON-Payloads, einschließlich Temperatur, top_p und Stop-Sequenzen für eine präzise Steuerung des Generierungsprozesses.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming und Tool-Nutzung

Aktivieren Sie die Echtzeit-Token-Zustellung, indem Sie den Parameter stream im Anfragekörper auf true setzen. Dies gibt Server-Sent Events (SSE) zurück, wobei der letzte Chunk die gesamte Token-Nutzung für die Abrechnungstransparenz enthält. Sie können auch Tools für Function Calling definieren oder JSON-Ausgabe erzwingen mit der response_format Parameter.

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)

Parameter und Limits

Steuern Sie das Modellverhalten mit Standardparametern wie Temperatur und Seed, aber beachten Sie die harten Grenzen des Systems. Jede Anfrage kann bis zu 100,000 Tokens für den Kontextfenster enthalten, mit einem maximalen Output von 16,000 Tokens pro Aufruf. Wenn Sie max_tokens nicht angeben, ist der Standardoutput auf 2,048 Tokens beschränkt.