API-Dokumentation & Schnellstart
Integrieren Sie unsere unzensierte LLM-API in wenigen Minuten über standardmäßige OpenAI-kompatible Endpunkte. Dieser Schnellstart behandelt Authentifizierung, Payload-Struktur, Streaming und die spezifischen Limits für das Modell „uncensored“.
Basis-URL & Authentifizierung
Unsere API befindet sich unter https://api.llmjailbreak.cc/v1 und akzeptiert Standard-Header. Sie benötigen einen Authorization: Bearer <your-api-key> header auf jeder Anfrage. Holen Sie sich Ihren Schlüssel sofort über das Dashboard mit Google oder E-Mail, und fügen Sie ihn dann in Ihren Client ein. Die Basis-URL gewährleistet Kompatibilität mit bestehenden OpenAI-SDKs ohne Codeänderungen.
curl https://api.llmjailbreak.cc/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "explain the Krebs cycle"}]
}'Wenn der Schlüssel fehlt oder ungültig ist, gibt die API einen 401 Fehler sofort. Überprüfen Sie das Dashboard, wenn Sie einen Tippfehler vermuten. Für die Anmeldung ist keine Telefonnummer erforderlich.
POST /v1/chat/completions Erläuterung
Senden Sie Textdaten an das /v1/chat/completions Endpunkt zum Abrufen von Antworten. Dies ist der primäre Interaktionspunkt für das unzensierte Modell. Sie definieren den model als uncensored und stellen Sie eine messages array. Die API verarbeitet den Prompt und gibt generierten Text zurück.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.llmjailbreak.cc/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)Halten Sie Ihre Payloads unter 8 MB. Das System unterstützt ein Kontextfenster von 100.000 Tokens, das Prompt und Completion kombiniert. Wenn Sie die Limits überschreiten, lehnt die API die Anfrage ab. Nutzen Sie diesen Endpunkt für NSFW-Rollplay oder Sicherheitsforschung ohne Inhaltsfilter.
Parameter: Temperatur, Top-P und Seed
Kreativität steuern mit temperature und Vielfalt mit top_p. Legen seed für deterministische Ausgaben während der Tests. Diese Parameter verhalten sich genau wie ihre OpenAI-Pendants. Passen Sie sie an, um das Verhalten des Modells für Ihren spezifischen Anwendungsfall fein abzustimmen.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmjailbreak.cc/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);Höhere Temperaturwerte erhöhen die Zufälligkeit. Niedrigere Werte machen Antworten vorhersehbarer. Das seed parameter stellt Reproduzierbarkeit sicher. Verwenden Sie diese Tools, um das Modell für kreatives Schreiben oder präzise Datenerfassungsaufgaben zu kalibrieren.
JSON-Modus & Funktionsaufruf
Erzwingen Sie strukturierte Ausgaben mit response_format: {"type": "json_object"}. Dies stellt sicher, dass das Modell gültiges JSON zurückgibt. Sie können auch Function Calling verwenden, um sich mit externen Tools zu integrieren. Definieren Sie Funktionen in der tools Array und das Modell entscheiden lassen, wann es sie aufrufen soll.
Function Calling unterstützt tool_choice für strenge Durchsetzung. Verwenden Sie dies für Agents oder Datenpipelines. Die API übernimmt das Routing automatisch. Es ist keine zusätzliche Konfiguration erforderlich, über den Standard-JSON-Modus von OpenAI hinaus.
Streaming-Antworten (SSE)
Streamen Sie Antworten über Server-Sent Events (SSE). Dies reduziert die Latenz für lange Ausgaben. Die API sendet Tokens inkrementell. Sie können sie in Echtzeit verarbeiten. Dies ist ideal für Chat-Schnittstellen oder Live-Demonstrationen.
stream = 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)Token-Nutzungsstatistiken erscheinen im finalen Chunk. Überwachen Sie dies für die Abrechnungsgenauigkeit. Streaming beeinflusst die Preise nicht. Jeder Token wird separat zum Standardpreis abgerechnet. Nutzen Sie dies für ein reibungsloseres Benutzererlebnis.
Rate Limits & Kontingente
Erwarten Sie 429 Fehler, wenn Sie pro Schlüssel mehr als 300 Anfragen pro Minute überschreiten. Gleichzeitige Anfragen sind auf 8 pro Schlüssel begrenzt. Diese Limits verhindern Missbrauch und gewährleisten Stabilität. Aktualisieren Sie Ihren Plan oder warten Sie, wenn Sie das Limit erreichen.
A 402 Fehler deutet auf unzureichendes Guth hin. Laden Sie mit Kryptowährung auf, um fortzufahren. Guthaben verfällt nie. Fehler und Ablehnungen sind kostenlos. Überwachen Sie Ihre Nutzung über das Dashboard. Der API-Schlüssel ist pro Konto eindeutig. Ersetzen Sie ihn bei Bedarf.
FAQ
Ist diese API mit OpenAI-SDKs kompatibel?
Ja, es ist vollständig OpenAI-kompatibel. Sie müssen nur die Basis-URL und den API-Schlüssel ändern. Die Endpunktstruktur und die Parameter entsprechen der Standard-API. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration.
Wie groß ist die Kontextfenstergröße?
Das Context-Window umfasst 100.000 Tokens. Dies umfasst sowohl die Eingabeaufforderung als auch die Antwort. Sie können bis zu 16.000 Tokens in einer einzelnen Antwort senden. Kürzere Antworten haben standardmäßig 2.048 Tokens, wenn nicht angegeben.
Wie gehe ich mit Fehlern wie 401 oder 429 um?
Ein 401-Fehler bedeutet, dass Ihr API-Schlüssel ungültig oder fehlt. Ein 429-Fehler zeigt an, dass Sie das Rate-Limit von 300 Anfragen pro Minute überschritten haben. Überprüfen Sie Ihre Anmeldedaten oder warten Sie vor dem erneuten Versuch. Beide Fehler sind Standard-HTTP-Antworten.
Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel
Registrieren, Schlüssel kopieren und Basis-URL aktualisieren. Das ist die gesamte Konfiguration.
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