API-Dokumentation

Basis-URL und Authentifizierung

Ihr API-Schlüssel authentifiziert jede Anfrage. Übergeben Sie ihn im Authorization header als Bearer-Token. Die Basis-URL verweist auf unseren OpenAI-kompatiblen Endpunkt. Verwenden Sie die offiziellen SDKs oder jede kompatible Client-Bibliothek. Ändern Sie die Basis-URL in unsere Domain und injizieren Sie Ihren Schlüssel. Für die Anmeldung ist keine Telefonnummer erforderlich. Nur eine E-Mail-Adresse ist erforderlich, um Ihren Schlüssel zu erhalten. Der Schlüssel wird sofort nach der Erstellung angezeigt. Verwenden Sie diesen Schlüssel für alle nachfolgenden Aufrufe. Er bleibt gültig, bis Sie ihn widerrufen oder ersetzen.

Erste Anfrage

Senden Sie eine POST-Anfrage an den Chat-Vervollständigungs-Endpunkt. Geben Sie die Modell-ID als uncensored. Fügen Sie Ihre System- und Benutzer-Nachrichten in den Request-Body ein. Die Antwort enthält den generierten Text. Fehler geben Standard-HTTP-Statuscodes zurück. Verwenden Sie diese einfache Struktur, um die Konnektivität zu überprüfen. Prüfen Sie das Antwortobjekt auf Inhalt und Token-Nutzung. Dies bestätigt, dass Ihre Einrichtung korrekt funktioniert.

Copycurl https://api.cheapestgptmodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Convert this python function to async"}]
  }'

Python SDK-Integration

Installieren Sie das OpenAI Python-Paket über pip. Legen Sie den API-Schlüssel und die Basis-URL in der Client-Konfiguration fest. Übergeben Sie Nachrichten als Liste von Wörterbüchern. Der Client übernimmt die Serialisierung und Wiederholungen automatisch. Rufen Sie die Assistenten-Nachricht aus dem Antwortobjekt ab. Dieser Ansatz vereinfacht die Integration in bestehende Skripte. Er funktioniert sowohl mit synchronen als auch mit asynchronen Workflows. Passen Sie Parameter wie die Temperatur an, um die Zufälligkeit zu steuern. Streaming ist in Python ebenfalls verfügbar.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Installieren Sie das OpenAI Node.js-Paket mit npm oder yarn. Konfigurieren Sie den Client mit Ihrer Basis-URL und Ihrem Schlüssel. Rufen Sie die Methode chat.completions.create auf. Geben Sie den Modellnamen und das Nachrichten-Array an. Das Antwortobjekt enthält den generierten Inhalt. Behandeln Sie Fehler ordnungsgemäß, indem Sie die Fehler-Eigenschaft prüfen. Diese Methode integriert sich reibungslos in Express oder serverlose Funktionen. Sie unterstützt sowohl Promise-basierte als auch async/await-Muster. Nutzen Sie sie für Aufgaben mit hoher Generierungsvolumen.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming-Antworten

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie den Parameter „stream“ auf true setzen. Die API gibt eine Sequenz von Server-Sent Events zurück. Jedes Ereignis enthält einen Teilchunk der Antwort. Sammeln Sie diese Chunks, um die vollständige Nachricht wiederherzustellen. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz bei langen Ausgaben. Der letzte Chunk enthält Token-Nutzungsstatistiken. Behandeln Sie Netzwerkunterbrechungen, indem Sie vom letzten Chunk aus fortsetzen. Streaming ist effizient für Echtzeit-Benutzeroberflächen. Es hält die Verbindung bis zur Fertigstellung offen.

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)

Limits, Fehler und Kontext

Das Context-Window umfasst insgesamt 100.000 Tokens. Die maximale Ausgabe beträgt 16.000 Tokens pro Anfrage. Rate-Limits erlauben 300 Anfragen pro Minute. Gleichzeitige Anfragen sind auf 8 pro Schlüssel begrenzt. Ein 401-Fehler bedeutet, dass Ihr API-Schlüssel ungültig ist. Ein 402-Fehler zeigt unzureichendes Prepaid-Guthaben an. Ein 429-Fehler signalisiert, dass Sie das Rate-Limit überschritten haben. Erhöhen Sie Ihr Prepaid-Guthaben, um die Nutzung fortzusetzen. Fehler verbrauchen keine Tokens. Dies stellt sicher, dass Sie nur für erfolgreiche Generierung bezahlen.