Schnellstart: Integration mit Python & JS

Voraussetzungen und Base-URL-Einrichtung

Verbinden Sie Ihren Client zunächst mit dem richtigen Endpunkt. Wir hosten eine OpenAI-kompatible API unter https://api.grokuncensoredversion.com/v1. Sie benötigen einen aktiven API-Schlüssel, der über die Anmeldung mit Google oder E-Mail erhalten wird. Die Model-ID, die Sie senden müssen, lautet "uncensored". Dies ist ein einzelnes Open-Weight-Modell, keine Routing-Schicht zu GPT oder Grok. Legen Sie Ihre Base-URL und Ihren Schlüssel in Ihren Umgebungsvariablen fest, bevor Sie Code schreiben.

Installation des offiziellen OpenAI-SDK

Verwenden Sie die offiziellen Bibliotheken, um die Authentifizierung automatisch zu verarbeiten. Installieren Sie das Paket über Ihren Standard-Paketmanager. Der Client liest die Umgebungsvariablen, die Sie zuvor konfiguriert haben. Dieser Ansatz funktioniert sowohl für Python- als auch für Node.js-Ökosysteme ohne zusätzliche Konfigurationsschritte.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Ihre erste Chat-Antwort-Anfrage erstellen

Senden Sie eine Standard- chat.completions Anfrage, um Textausgaben zu erhalten. Das Modell antwortet ohne Inhaltsablehnungen für legale erwachsene Themen. Eingabekosten betragen $0,15 pro 1M Tokens, Ausgabekosten betragen $0,50 pro 1M Tokens. Fehler und Ablehnungen belasten Ihr Guthaben nicht. Sie können die Konnektivität mit einer einfachen Eingabe testen.

Copycurl https://api.grokuncensoredversion.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit the current server latency metrics."}]
  }'

Aktivieren von Streaming für Echtzeit-Ausgaben

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true. Sie erhalten Server-Sent Events (SSE), wenn Tokens eintreffen. Dies ist entscheidend für den Aufbau von Chat-Schnittstellen, die reaktionsfähig wirken. Der letzte Chunk enthält die gesamten Token-Nutzungen zur Abrechnungsverifizierung. Streaming funktioniert genau wie das Standard-OpenAI-Protokoll.

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)

Konfigurieren des JSON-Modus und des Funktionsaufrufs

Strukturieren Sie Ihre Ausgaben zuverlässig mit dem JSON-Modus. Legen response_format zu {"type": "json_object"}. Sie können auch Tools für Function Calling definieren. Verwenden Sie Parameter wie temperature und top_p um Zufälligkeit zu steuern. Das Modell unterstützt diese Standardfunktionen ohne zusätzliche Konfiguration.

Raten und Limits handhaben (300 RPM)

Überwachen Sie Ihre Nutzung gegen strenge Limits. Sie erhalten 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel und 8 gleichzeitige Anfragen. Der Anfragekörper muss unter 8 MB bleiben. Wenn Sie das Limit überschreiten, erhalten Sie einen 429-Fehler. Authentifizierungsfehler geben 401 zurück, und unzureichender Guthalt gibt 402 zurück. Ihr Context-Window unterstützt insgesamt 100,000 Tokens, mit einem Maximalausgabe von 16,000 Tokens.