API-documentatie voor ongefilterde inferentie

Basis-URL en authenticatie

De base URL voor alle verzoeken is https://api.bestabliteratedllm.com/v1. Dit endpoint werkt met elke standaard OpenAI SDK door de base URL-configuratie aan te passen. Je authenticeert met een enkele API-sleutel die tijdens de registratie is gegenereerd. De sleutel geeft toegang tot het dedicated uncensored model zonder abonnementskosten of verborgen maandelijkse kosten.

Voeg je API-sleutel toe aan de Authorization header als een Bearer-token. Als de sleutel ontbreekt of ongeldig is, retourneert de API een 401-fout. Elk account heeft één actieve sleutel; het genereren van een nieuwe vervangt de vorige sleutel onmiddellijk.

Chat Completions Endpoint

Stuur tekstgegevens naar de POST /v1/chat/completions endpoint. Het systeem retourneert gegenereerde tekst op basis van je prompt. Gebruik de model ID uncensored toegang tot het specifieke grote taalmodel dat is afgestemd op onbeperkte antwoorden. De API ondersteunt geen embeddings, afbeeldingen, audio of video-generatie.

Deze directe aanpak zorgt ervoor dat je alleen betaalt voor de verwerkte tokens. Fouten en weigeringen verbruiken geen krediet, wat het kostenefficiënt maakt voor ontwikkeling. Het model verwerkt wettelijke volwassen inhoud, fictieve verhalen en controversiële onderwerpen zonder standaard inhoudsfilters.

Streaming-responsen met SSE

Activeer streaming door stream aan true in je request. De API stuurt Server-Sent Events (SSE) voor realtime token levering. Token-gebruiksstatistieken verschijnen in de laatste chunk van de stream. Deze methode vermindert de waargenomen latentie voor eindgebruikers in chatapplicaties.

Streaming stelt je applicatie in staat om gedeeltelijke responsies weer te geven terwijl ze worden gegenereerd. Het biedt een soepelere gebruikerservaring vergeleken met wachten op de volledige voltooiing. Monitor de stream op het laatste chunk om accurate token-tellingen voor facturatie vast te leggen.

Function Calling en JSON-modus

Gebruik de tools parameter om functievermogen in te schakelen. Dit stelt het model in staat gestructureerde gegevens uit te voeren voor je applicatielogica. Je kunt ook dwingen tot strikte JSON-uitvoer met response_format: {"type": "json_object"}. Dit zorgt voor consistente parsing voor geautomatiseerde workflows.

Function calling integreert natuurlijk met het redeneervermogen van het ongeschoolde model. Het werkt naast standaard tekstgeneratie zonder aparte endpoints te vereisen. Definieer je toolschema's in de request payload om de outputstructuur van het model effectief te sturen.

Parameters en tokenlimieten

Het contextvenster ondersteunt tot 100.000 tokens voor prompt en completion samen. Je kunt tot 16.000 tokens per verzoek genereren door de max_tokens parameter. Als niet gespecificeerd, is de standaard outputlimiet 2.048 tokens. Pas temperature en top_p om creativiteit en willekeur te sturen.

Gebruik seed voor reproduceerbare resultaten tijdens het testen. De presence_penalty en frequency_penalty parameters helpen herhaling te verminderen. Met deze instellingen heb je precieze controle over het gedrag van het model zonder externe configuratie.

Rate Limits en fouten

Elke API-sleutel staat 300 verzoeken per minuut en tot 8 gelijktijdige verzoeken toe. De maximale grootte van de request body is 8 MB. Het overschrijden van deze limieten resulteert in een 429 Too Many Requests-fout. Als je vooruitbetaalde credit op is, retourneert de API een 402 Payment Required-fout.

Een 401-fout geeft aan dat de API-sleutel ongeldig of verlopen is. Zorg dat je sleutel overeenkomt met die welke is gegenereerd tijdens de aanmelding. Tegoed verloopt niet, dus je kunt op elk moment via crypto opladen zonder je saldo te verliezen. Fouten verbruiken geen van je vooruitbetaalde tokens.

cURL

Copycurl https://api.bestabliteratedllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the full schema for the chat completion endpoint."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.bestabliteratedllm.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.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)