Schnellstart-Leitfaden

Modell Abliterated

Basis-URL und Schlüssel festlegen

Erstellen Sie zunächst einen API-Schlüssel im Dashboard. Verwenden Sie "Weiter mit Google" oder ein Standard-E-Mail-Login, um Ihr Konto sofort zu erstellen. Keine Telefonnummer ist erforderlich. Sobald der Schlüssel erscheint, kopieren Sie ihn in Ihre Umgebungsvariablen. Die API-Base-URL lautet HTTPS://api.modelabliterated.com/v1. Aktualisieren Sie Ihre SDK-Konfiguration, um auf diese URL statt auf den Standard-OpenAI-Endpunkt zu verweisen. Dies stellt sicher, dass alle Anfragen an unsere unzensierte Infrastruktur geleitet werden.

Senden Sie Ihre erste Anfrage

Senden Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions. Legen Sie die Modell-ID auf „uncensored“ fest. Übergeben Sie Ihren System-Prompt, um das Verhalten zu steuern. Das ablitierte Modell antwortet direkt ohne unnötigen Schnickschnack. So senden Sie eine einfache Textvervollständigung mit curl.

Copycurl https://api.modelabliterated.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"}]
  }'

Verwenden Sie das Python SDK

Installieren Sie das offizielle openai-Paket über pip. Initialisieren Sie den Client mit Ihrem API-Schlüssel und der benutzerdefinierten Basis-URL. Das Python-SDK verarbeitet die Serialisierung automatisch. Sie können eine Nachricht senden und den vollständigen Antworttext erhalten. Diese Methode ist ideal für Backend-Skripte oder lokale Inferenztests.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Integrieren Sie mit Node.js

Fordere das openai npm-Paket in deinem Projekt an. Konfiguriere die Eigenschaften base URL und apiKey auf der Client-Instanz. Rufe chat.completions.create mit dem Modell und den Nachrichten auf. Das Antwortobjekt enthält den generierten Text in choices[0].message.content. Dieser Ansatz eignet sich gut für Server-Side-Rendering oder API-Endpunkte.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelabliterated.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 behandeln

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream in den Anfrageparametern auf true setzen. Die API gibt Chunks von Tokens zurück, sobald sie generiert werden. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz bei langen Ausgaben. Sie können jeden Chunk in Echtzeit verarbeiten. Nutzen Sie den letzten Chunk, um die gesamte Token-Nutzung und Abrechnungsdaten zu prüfen.

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 und Fehler verwalten

Du hast ein Kontextfenster von 100,000 Tokens für Prompt und Completion zusammen. Das Limit liegt bei 300 Anfragen pro Minute pro Key. Wenn du dieses überschreitest, erhältst du einen 429-Fehler. Ein 401-Fehler bedeutet, dass dein Key ungültig ist. Ein 402-Fehler zeigt unzureichendes prepaid-Guthaben an. Stelle sicher, dass du mit USDT oder USDC auflädst, um fortzufahren. Fehler verbrauchen keine Tokens. Der maximale Output pro Anfrage beträgt 16,000 Tokens, es sei denn, du gibst einen niedrigeren max_tokens-Wert an.