OpenAI-kompatibler Endpunkt: Schnellstart-Leitfaden

Voraussetzungen: Python oder Node.js

Installieren Sie die offizielle openai Paket für Ihre Laufzeitumgebung, bevor Sie fortfahren.

Python-Nutzer benötigen Version 1.0.0 oder höher. Node-Entwickler benötigen Version 4.0.0 oder neuer. Beide Versionen unterstützen die Standard-Chat-Completion-Struktur.

Es sind keine zusätzlichen Abhängigkeiten erforderlich. Das SDK übernimmt die JSON-Serialisierung und den HTTP-Transport automatisch.

base_url und API-Schlüssel konfigurieren

Richten Sie Ihren SDK-Client auf unsere Basis-URL ein und geben Sie Ihren generierten Schlüssel ein.

Verwenden https://api.openaicompatibleendpoint.com/v1 als Basis-URL. Legen Sie den API-Schlüssel auf den Wert fest, der auf Ihrem Dashboard angezeigt wird.

• Python: base_url="https://api.openaicompatibleendpoint.com/v1"
• Node: baseURL: "https://api.openaicompatibleendpoint.com/v1"

Diese Konfiguration funktioniert mit jedem OpenAI-SDK-kompatiblen Client. Für den Rest Ihrer Logik sind keine Codeänderungen erforderlich.

Senden Sie Ihre erste Chat-Vervollständigung

Machen Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit Ihren System- und Benutzernachrichten.

Die Modell-ID ist uncensored. Dieses Modell lehnt rechtmäßige Inhalte für Erwachsene oder kontroverse Themen nicht ab.

• Kontextfenster: Insgesamt 100.000 Tokens.
• Maximale Ausgabe: 16.000 Tokens.

Senden Sie Ihren Prompt und erhalten Sie sofort Textausgaben. Fehler und Verweigerungen sind kostenlos. Nur die tatsächliche Token-Nutzung wird von Ihrem Prepaid-Guthaben abgezogen.

Aktivieren Sie Streaming und Function Calling

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihren Anfrage-Parametern.

Die Token-Nutzung ist im letzten Chunk des Streams enthalten. Dies ermöglicht es Ihnen, die Kosten in Echtzeit zu verfolgen.

Function Calling wird vollständig unterstützt. Verwenden Sie den tools Parameter zur Definition Ihres Schemas. Das Modell gibt strukturierte Tool-Aufrufe zurück, die Sie in Ihrer Anwendungslogik ausführen können. Der JSON-Modus ist ebenfalls über response_format.

Fehler und Token-Begrenzungen behandeln

Die API gibt standardmäßige HTTP-Statuscodes für häufige Probleme zurück.

• 401: Ungültiger API-Schlüssel. Überprüfen Sie Ihr Dashboard.
• 402: Unzureichendes Guthaben. Laden Sie mit USDT oder USDC auf.
• 429: Ratenlimit überschritten. Sie dürfen 300 Anfragen pro Minute senden.

Wenn Sie das Limit von 16.000 Tokens für die Ausgabe überschreiten, wird die Antwort abgeschnitten. Das Kontextfenster umfasst sowohl Prompt- als auch Completion-Tokens.

Preis und Limits

Zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen. Eingabe-Token kosten $0.15 pro 1M. Ausgabe-Token kosten $0.50 pro 1M.

Prepaid-Guthaben verfällt nie. Rückerstattungen werden nicht ausgestellt, Doppelbelastungen werden jedoch über Support korrigiert.

Aufladen nur mit Krypto. Akzeptierte Währungen sind USDT (TRC20) und USDC (Base). Mindestaufladung ist $20. Bonusguthaben reicht von +5 % bis +15 % je nach Betrag.

cURL

Copycurl https://api.openaicompatibleendpoint.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return list of supported file formats"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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