API Schnellstart

Authentifizierung und Base URL

Verwenden Sie Ihren API-Schlüssel, um alle Anfragen an die Basis-URL der unzensierten LLM-API zu authentifizieren. Ihr Schlüssel erscheint sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail, ohne Telefonnummer. Legen Sie den Authorization header zu Bearer YOUR_API_KEY für jeden Aufruf.

Die Basis-URL für dieses zensurfreie Modell ist HTTPS://api.llmadult.com/v1. Dies gewährleistet die Kompatibilität mit offiziellen OpenAI-SDKs und jedem OpenAI-kompatiblen Client. Sie benötigen nur einen aktiven Schlüssel pro Konto; die Generierung eines neuen Schlüssels ersetzt den alten sofort.

Senden Ihrer ersten Anfrage

Senden Sie eine Standard-Chat-Vervollständigungsanfrage, um Text aus der uncensored-LLM-API zu generieren. Die Modell-ID ist uncensored, und es akzeptiert Parameter wie temperature, top_p, und stop. Anfragen werden nach tatsächlicher Token-Nutzung berechnet, daher sind Fehler kostenlos.

Hier ist ein grundlegendes cURL-Beispiel, um mit der Adult-API zu beginnen:

Copycurl https://api.llmadult.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Dies gibt eine Textantwort zurück, die erwachsene Inhalte, Fiktion oder allgemeine Aufgaben ohne Ablehnung verarbeiten kann.

Das Python SDK verwenden

Integrieren Sie die unzensierte LLM-API in Ihre Python-Projekte über das offizielle OpenAI-SDK. Legen Sie die Basis-URL auf unseren Endpunkt fest und verwenden Sie die uncensored Modell-ID. Dies funktioniert sowohl für einfache Skripte als auch für komplexe Anwendungen.

Installieren Sie die Bibliothek und konfigurieren Sie Ihren Client mit Ihrem API-Schlüssel. Sie können dann chat.completions.create() genau wie bei anderen Anbietern. Das unzensierte Modell verarbeitet diverse Eingaben effektiv.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, NSFW-Chatbots oder Content-Generatoren mit minimalen Codeänderungen zu erstellen.

Node.js-Integration

Verwenden Sie das Node.js SDK, um Anfragen an die uncensored LLM API in Ihren JavaScript-Anwendungen zu senden. Konfigurieren Sie den Client mit Ihrem API-Schlüssel und der richtigen Base URL. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration in Webserver oder Backend-Dienste.

Das unzensierte Modell unterstützt Standardparameter und gibt strukturierten Text zurück. Sie können Antworten asynchron verarbeiten und die Daten nach Bedarf analysieren.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Diese Methode ist ideal für Entwickler, die unzensierte Chatbot-Oberflächen oder Plattformen für Inhalte entwickeln.

Streaming-Antworten

Streaming aktivieren, um Token-für-Token-Updates von der unzensierten LLM-API zu erhalten. Dies verbessert die wahrgenommene Latenz für Nutzer in NSFW-API-Anwendungen. Legen Sie den stream: true in Ihrer Anfrage und verarbeiten Sie den Server-Sent Events (SSE)-Stream.

Die Token-Nutzungsdetails sind im letzten Chunk enthalten. Dieses Feature ist für Echtzeit-Chat-Erfahrungen unerlässlich. Das unzensierte Modell unterstützt dieses Standard-Streaming-Protokoll.

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)

Verarbeiten Sie die Stream-Ereignisse, um Ihre Benutzeroberfläche zu aktualisieren oder Text zu verarbeiten, während er generiert wird.

Fehlercodes und Limits

Die uncensored LLM API gibt standard HTTP-Fehlercodes für häufige Probleme zurück. Ein 401 bedeutet einen ungültigen oder fehlenden API-Schlüssel. Ein 402 bedeutet, dass Ihr Prepaid-Guthaben aufgebraucht ist; laden Sie per Krypto nach, um fortzufahren. Ein 429 signalisiert, dass Sie das Limit von 300 Anfragen pro Minute überschritten haben.

Das Context-Window umfasst insgesamt 100.000 Tokens, mit einer maximalen Ausgabe von 16.000 Tokens pro Anfrage. Anfragen sind auf 8 MB begrenzt. Fehler und Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben. Die Adult-LLM-API stellt sicher, dass Sie nur für erfolgreiche Token-Generierung bezahlen.