Uncensored Chat Completions Quickstart

Authentifizierung und Base URL

Konfigurieren Sie Ihren Client mit dem bereitgestellten API-Schlüssel grok und zeigen Sie ihn auf unsere Base-URL. Legen Sie base_url zu https://api.apikeygrok.com/v1 und übergeben Sie Ihren Schlüssel im Authorization header. Dieses Setup funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen SDK, ohne den Rest Ihres Codes zu ändern.

Senden Ihrer ersten Anfrage

Führen Sie einen standardmäßigen Chat-Vervollständigungsaufruf mit dem uncensored Modell-ID. Der Endpunkt akzeptiert Text-ein und gibt Text-aus ohne Inhaltsfilter für legale erwachsene Inhalte. Senden Sie Ihren Prompt und erhalten Sie die rohe Antwort direkt.

Copycurl https://api.apikeygrok.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the current system time in UTC"}]
  }'

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle openai Python-Paket zur Interaktion mit der API. Initialisieren Sie den Client mit Ihrem Schlüssel und der korrekten Basis-URL und rufen chat.completions.create(). Dieser Ansatz erfordert keine Änderungen an Ihrer bestehenden Logik, wenn Sie von einem anderen Anbieter migrieren.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apikeygrok.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 SDK-Integration

Initialisieren Sie das Node.js SDK mit Ihren Anmeldedaten und der spezifischen Basis-URL. Rufen Sie die Chat-Vervollständigungsmethode mit der uncensored Modell. Dies stellt sicher, dass Ihre TypeScript- oder JavaScript-Anwendungen dieselbe Rohausgabe erhalten wie die curl- oder Python-Beispiele.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apikeygrok.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-Antworten über SSE

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream auf true in Ihrer Anfrage. Der Server gibt Server-Sent Events (SSE) mit inkrementellen Token zurück. Analysieren Sie den Stream, um Echtzeit-Ausgaben an Ihre Benutzer anzuzeigen, ohne auf die vollständige Antwort zu warten.

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)

Ratenbegrenzungen und Beschränkungen

Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel begrenzt. Das Context-Fenster unterstützt insgesamt 100,000 Tokens, mit einem Maximaloutput von 16,000 Tokens. Häufige Fehler sind 401 ungültiger Schlüssel oder 429 Rate-Limit; stellen Sie sicher, dass Ihr Schlüssel aktiv ist und Sie prepaid-Guthaben haben.