Schnellstart: Integrieren Sie die Uncensored API

Voraussetzungen: Installieren Sie das OpenAI-SDK

Installieren Sie das offizielle OpenAI-SDK für Ihre bevorzugte Sprache, um sofort Anfragen zu senden. Die Bibliothek verarbeitet Authentifizierung und Formatierung automatisch. Sie benötigen keine bestimmte Version, nur die neueste stabile Version für Ihr Projekt.

Konfigurieren Sie Ihre Basis-URL und Ihren API-Schlüssel

Legen Sie die Basis-URL auf HTTPS://api.mimoaiapi.com/v1 fest und geben Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization-Header an. Diese Konfiguration weist Ihren Client auf unsere unzensierte Inferenz-Engine hin. Verwenden Sie den Schlüssel, der auf der Seite „API-Schlüssel erhalten“ generiert wird, der sofort nach der Anmeldung angezeigt wird.

Senden Sie Ihre erste Chat-Vervollständigungsanfrage

Machen Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID "uncensored". Dieser Endpunkt gibt Rohtextantworten ohne Inhaltsablehnungen zurück. Übergeben Sie Ihre Systemanweisung, um das Verhalten des Modells für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu definieren.

Copycurl https://api.mimoaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a json object with keys name age and role for a character profile"}]
  }'

Streaming-Antworten mit SSE behandeln

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie den Parameter „stream“ auf true in Ihrer Anfrage setzen. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) zurück, die in Echtzeit aktualisiert werden. Analysieren Sie den letzten Chunk, um auf die gesamte Token-Nutzung für eine genaue Abrechnung zuzugreifen.

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)

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die Python-Bibliothek, um Anfragen mit einfachen Wörterbuchstrukturen zu erstellen. Legen Sie die Variablen base_url und api_key fest, bevor Sie die Client-Instanz erstellen. Dieser Ansatz funktioniert nahtlos mit vorhandenen OpenAI-Codebasen.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.mimoaiapi.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

Initialisieren Sie den Client in Node.js, indem Sie die Basis-URL und den Schlüssel übergeben. Konfigurieren Sie das Modell auf "uncensored" für jeden Completion-Aufruf. Das SDK verwaltet die HTTP-Verbindungen und die Antwortanalyse für Sie.

Copyimport OpenAI from "openai";

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