Developer Documentation

Basis-URL und Authentifizierung

Verwenden https://api.caiapi.cc/v1 als Ihre Basis-URL. Authentifizieren Sie sich, indem Sie Ihren eindeutigen API-Schlüssel im Authorization header. Dieser Standardansatz ermöglicht es Ihnen, jedes OpenAI-kompatible SDK einzufügen, ohne Ihre Verbindungslogik neu zu schreiben.

Copycurl https://api.caiapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Get user_id 99 for account settings."}]
  }'

Ihr Schlüssel gewährt Zugriff auf das unzensierte Modell. Bewahren Sie es sicher auf, da es Ihre Token-Nutzung und Abrechnung direkt verfolgt.

Erste Anfrage mit Python

Initialisieren Sie den Client mit Ihrem Schlüssel und der korrekten Basis-URL. Senden Sie einen einfachen Prompt, um die Konnektivität und die Antwortqualität zu überprüfen.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Erwarten Sie eine direkte Textantwort. Das Modell ignoriert Standard-Inhaltsfilter, was es ideal für Rollenspiele oder kreatives Schreiben macht.

Node SDK-Integration

Installieren Sie das offizielle SDK und konfigurieren Sie es so, dass es auf unseren Endpunkt verweist. Dies gewährleistet die Kompatibilität mit bestehenden TypeScript- oder JavaScript-Projekten.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Verarbeiten Sie das Antwortobjekt, um den generierten Text zu extrahieren. Die Struktur entspricht den Standard-Ausgaben von OpenAI.

Streaming-Antworten

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true. Empfangen Sie Tokens, während sie generiert werden, was die wahrgenommene Latenz für lange Ausgaben reduziert.

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)

Die Token-Nutzungsdetails erscheinen im letzten Chunk. Diese Methode ist optimal für Echtzeit-Chat-Schnittstellen.

Function Calling und JSON-Modus

Definieren Sie Tools in Ihrer Anfrage, um strukturierte Ausgaben zu erhalten. Verwenden Sie response_format: {"type": "json_object"} um strenge JSON-Formatierung zu erzwingen.

Diese Funktion ermöglicht es Ihrer Anwendung, Modellausgaben programmatisch zu verarbeiten. Sie funktioniert zuverlässig mit dem unzensierten Modell sowohl für kreative als auch für logische Aufgaben.

Ratenbegrenzungen und Fehler

Limit: 300 Anfragen pro Minute. Gleichzeitig: 8 Anfragen pro Schlüssel. Fehler 401 bedeutet ungültiger Schlüssel. Fehler 402 bedeutet kein Guthaben. Fehler 429 bedeutet Limitüberschreitung. Context-Window: 100.000 Tokens. Max. Ausgabe: 16.000 Tokens.

Fehler verbrauchen kein Guthaben. Passen Sie Ihre Retry-Logik entsprechend an.