OpenAI-kompatible API-Dokumentation

Basis-URL & Authentifizierung

Richten Sie Ihren Client zunächst auf HTTPS://api.polskillm.com/v1 ein. Generieren Sie einen Schlüssel auf unserem Dashboard über Google oder E-Mail und übergeben Sie ihn im Authorization Header als Bearer-Token. Für die Anmeldung ist keine Telefonnummer erforderlich, was den schnellen Zugriff auf das unzensierte Modell für Ihre Projekte gewährleistet.

Erste Anfrage

Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID "uncensored". Die API akzeptiert Standardparameter wie temperature und top_p die Kreativität zu steuern. Nachfolgend finden Sie ein einfaches curl-Beispiel, um Ihre Verbindung zu überprüfen und eine Textantwort zu erhalten.

Copycurl https://api.polskillm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Translate this log entry to English"}]
  }'

Überprüfen Sie, ob die Antwortstruktur dem OpenAI-Format entspricht, für eine nahtlose Integration in Ihre bestehenden Tools.

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle OpenAI Python-Bibliothek, indem Sie die Basis-URL auf unseren Endpunkt setzen. Dieser Ansatz gewährleistet die Kompatibilität mit Ihrem aktuellen Code-Base und nutzt gleichzeitig unsere unzensierten KI-Fähigkeiten. Das SDK übernimmt die Tokenisierung und Formatierung der Anfragen automatisch für Sie.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Importieren Sie die Bibliothek und konfigurieren Sie den Client mit Ihrem API-Schlüssel, um sofort mit der Inhaltsgenerierung zu beginnen.

Node.js-Client einrichten

Initialisieren Sie das OpenAI npm-Paket mit der benutzerdefinierten Basis-URL und Ihrem geheimen Schlüssel. Dieses Setup funktioniert mit jeder Node.js-Anwendung, die direkten Zugriff auf das uneingeschränkte Modell benötigt. Konfigurieren Sie die Client-Instanz so, dass sie auf unsere Server für Antworten mit niedriger Latenz verweist.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Rufen Sie die Methode chat.completions.create auf, um Ihren Prompt zu senden und die Ausgabe des Modells zu erhalten.

Streaming-Antworten

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) zurück, sodass Sie Tokens verarbeiten können, während sie generiert werden. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für Benutzer, die mit dem NSFW-LLM oder Charakter-KI-Alternativen in Echtzeit interagieren.

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)

Behandeln Sie das delta Objekte in jedem Chunk, um die finale Antwort zusammenzusetzen oder die Benutzeroberfläche inkrementell zu aktualisieren.

Rate Limits & Fehler

Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel begrenzt. Wenn Sie diese überschreiten, erhalten Sie einen 429-Statuscode. Häufige Fehler sind 401 für ungültige Schlüssel und 402, wenn das prepaid-Guthaben erschöpft ist. Das Context-Fenster unterstützt insgesamt 100,000 Tokens, ohne separate Ausgabeobergrenze.