Schnellstart für OpenRouter NSFW-Nutzer

Base URL und Authentifizierung

Ersetze die Base URL deines aktuellen Anbieters durch https://api.openrouternsfw.com/v1. Die Authentifizierung erfolgt über den Standard-Header Authorization: Bearer <key>. Du erhältst deinen API-Schlüssel sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail auf der Seite API-Schlüssel erhalten. Eine Telefonnummer ist nicht erforderlich, und der Schlüssel wird nur einmal angezeigt, also kopiere ihn, bevor du die Seite verlässt.

Unser Service ist eine unabhängige API und kein Wiederverkäufer von Modellen anderer Anbieter. Die Modellkennung, die du in Anfragen sendest, ist uncensored, das auf unseren eigenen Servern läuft. Es wurde darauf optimiert, bei rechtmäßiger Erwachsenennutzung ohne Inhaltsfilter zu antworten, ist aber kein GPT, Claude oder ein anderes benanntes Modell eines Anbieters.

Stelle sicher, dass deine Client-Bibliothek so konfiguriert ist, dass sie diese neue Base URL verwendet. Alle Anfragen müssen einen gültigen API-Schlüssel im Header enthalten. Wenn der Schlüssel fehlt oder ungültig ist, gibt der Server einen 401-Fehler zurück. Wenn du kein Prepaid-Guthaben hast, erhältst du einen 402-Fehler. Dies sind Standard-HTTP-Statuscodes, die Authentifizierungs- oder Zahlungsprobleme anzeigen, keine Serverfehler.

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Die Kernfunktionalität wird über den Endpunkt POST /v1/chat/completions bereitgestellt. Dieser Endpunkt akzeptiert einen JSON-Body, der den Modellnamen, das Nachrichten-Array und optionale Parameter enthält. Er gibt ein JSON-Objekt mit dem generierten Text, Token-Nutzungsstatistiken und dem Finish-Grund zurück. Diese Struktur ist mit den offiziellen OpenAI-SDKs und den meisten OpenAI-kompatiblen Client-Bibliotheken kompatibel.

Du musst keine benutzerdefinierten HTTP-Clients schreiben, wenn du es bevorzugst, ein SDK zu verwenden. Du musst die Konfiguration jedoch aktualisieren, um auf unsere Base URL zu verweisen. Das folgende Beispiel zeigt eine Standard-Vervollständigungsanfrage mit cURL. Diese Anfrage sendt einen Prompt an das unzensierte Modell und erwartet eine Textantwort.

Kopierencurl https://api.openrouternsfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Denke daran, dass dieser API nur Text bereitstellt. Es gibt keine Endpunkte für Embeddings, Bild-, Audio- oder Videoerstellung. Wenn deine Anwendung multimodale Eingaben oder Ausgaben erfordert, musst du diese separat behandeln. Unser Service konzentriert sich ausschließlich auf hochwertige Textgenerierung mit einem unzensierten Modell.

Integration des Python SDK

Die Verwendung des Python SDK vereinfacht den Integrationsprozess. Initialisiere den Client mit der richtigen Base URL und deinem API-Schlüssel. Die Bibliothek übernimmt die HTTP-Anfragen und die JSON-Parsing für dich. Du kannst die Modell-ID als uncensored angeben, um sicherzustellen, dass du unser spezifisches Modell verwendest.

Kopierenfrom openai import OpenAI

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

Dieser Code-Snippet zeigt, wie du eine Nachricht sendest und die Antwort abrufst. Der Client behandelt die Verbindung und die Fehlerberichterstellung automatisch. Wenn der Server einen Fehler zurückgibt, löst das SDK eine Ausnahme aus. Du solltest diese Ausnahmen in deiner Anwendungslogik behandeln, um eine bessere Benutzererfahrung zu gewährleisten.

Das Python SDK ist nur eine Option. Du kannst jede Sprache verwenden, die HTTP-Anfragen unterstützt. Die Endpunktstruktur bleibt unabhängig vom gewählten Client gleich. Diese Flexibilität ermöglicht es dir, das unzensierte Modell in jeden bestehenden Workflow zu integrieren, ohne große Codeänderungen vorzunehmen.

Node-SDK-Nutzung

Das Node SDK funktioniert ähnlich wie die Python-Version. Konfiguriere den Client mit der Base URL und dem API-Schlüssel und rufe dann die Chat-Vervollständigungsmethode auf. Dieser Ansatz ist ideal für serverseitige Anwendungen oder Backend-Dienste, die Text asynchron generieren müssen.

Kopierenimport OpenAI from "openai";

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

Node.js-Entwickler können diese API problemlos in ihre bestehenden Projekte integrieren. Das SDK übernimmt die Serialisierung und Deserialisierung von JSON-Daten. Du kannst auch zusätzliche Parameter wie temperature oder top_p angeben, um die Zufälligkeit der Ausgabe zu steuern.

Stelle sicher, dass du die asynchrone Natur der Anfragen ordnungsgemäß behandelst. Verwende async/await oder Promise-Ketten, um die Antwortdaten zu verwalten. Dies stellt sicher, dass deine Anwendung reaktionsfähig bleibt, während sie auf die Textgenerierung durch das Modell wartet. Das Node SDK ist eine zuverlässige Wahl für den Aufbau skalierbarer Textgenerierungsdienste.

Streaming-Antworten

Aktiviere das Streaming, indem du den Parameter stream in deiner Anfrage auf true setzt. Der Server sendet eine Reihe von Server-Sent Events (SSE) anstelle einer einzelnen JSON-Antwort. Jedes Event enthält einen Teil des generierten Textes.

Kopierenstream = 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)

Streaming ist nützlich für Echtzeitanwendungen, in denen du die Ausgabe anzeigen möchtest, während sie generiert wird. Der letzte Stream enthält die gesamte Token-Nutzung für die Anfrage. Dies ermöglicht es dir, die Kosten genau zu verfolgen, ohne auf das Ende der gesamten Antwort warten zu müssen.

Behandle die Stream-Ereignisse sorgfältig, um sicherzustellen, dass der Text korrekt zusammengesetzt wird. Füge die Chunks in der Reihenfolge zusammen, in der sie empfangen werden. Der Server garantiert, dass die Chunks in Sequenz gesendet werden. Wenn die Verbindung unterbrochen wird, musst du möglicherweise die Anfrage wiederholen. Streaming ist eine leistungsstarke Funktion, die die Benutzererfahrung bei Textgenerierungsaufgaben verbessert.

Ratenlimits und Kontextfenster

Jeder API-Schlüssel ist auf 300 Anfragen pro Minute und 8 parallele Anfragen begrenzt. Die Größe des Anfragekörpers ist auf 8 MB begrenzt. Wenn du diese Grenzen überschreitest, gibt der Server einen 429-Statuscode zurück. Dies ist ein standardmäßiger HTTP-Statuscode, der anzeigt, dass du zu viele Anfragen in einem bestimmten Zeitfenster gesendet hast. Du solltest im Client eine exponentielle Backoff-Strategie implementieren, um diese Fehler angemessen zu behandeln.

Das Kontextfenster unterstützt bis zu 100,000 Token für die kombinierte Prompt- und Vervollständigungslänge. Es gibt keine separate Begrenzung für die Ausgabe. Wenn du den Parameter max_tokens nicht angibst, kann die Antwort bis zum Ende des Fensters reichen. Du kannst die Ausgabelänge begrenzen, indem du max_tokens auf einen niedrigeren Wert setzt.

Überwache deine Token-Nutzung, um dein Prepaid-Guthaben effektiv zu verwalten. Fehler und Ablehnungen verbrauchen keine Token, also wirst du für fehlgeschlagene Anfragen nicht berechnet. Dies stellt sicher, dass du nur für erfolgreiche Textgenerierung zahlst. Behalte deine Ratenlimits im Auge, um Unterbrechungen in deinem Service zu vermeiden.