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Chatgptapipricing

Entwicklerorientierte unzensierte API

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Schnellstartanleitung für die unzensierte API

Fügen Sie unsere OpenAI-kompatible API in Ihre bestehende Codebasis ein, um Text ohne Inhaltsfilter zu generieren. Sie zahlen strikt nach Token-Nutzung ohne monatliche Abonnements oder versteckte Gebühren.

Voraussetzungen und Base-URL

Beginnen Sie, indem Sie Anfragen an unsere dedizierte Base-URL senden. Wir bieten eine einzelne unzensierte Model-ID, die mit Standard-OpenAI-SDKs funktioniert.

  • Base URL: https://api.chatgptapipricing.com/v1
  • Modell-ID: uncensored

Sie benötigen einen API-Schlüssel aus dem Dashboard. Der Endpunkt unterstützt nur Standard-Chat-Vervollständigungen.

Auth-Header-Konfiguration

Schließen Sie Ihren API-Schlüssel in den Authorization header für jede Anfrage. Verwenden Sie den Bearer Schema zur Authentifizierung Ihres Kontos.

  • Header: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Bewahren Sie diesen Schlüssel sicher auf. Sie können jederzeit einen neuen Schlüssel in Ihren Kontoeinstellungen generieren.

Ihre erste Chat-Vervollständigung senden

Machen Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit Ihren System- und Benutzernachrichten. Die API gibt eine Textantwort basierend auf Ihrem Prompt zurück.

Eingabetokens kosten $0.15 pro 1M Tokens. Ausgabetokens kosten $0.50 pro 1M Tokens. Fehler verbrauchen kein Guthaben.

curl https://api.chatgptapipricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the total tokens for this input string"}]
  }'

Streaming-Antworten handhaben

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Die API sendet Server-Sent Events (SSE) für die Echtzeit-Übertragung von Tokens.

Jeder Chunk enthält teilweise Text. Der letzte Chunk enthält die gesamte Token-Nutzung zur Transparenz bei der Abrechnung.

stream = 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)

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.chatgptapipricing.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

import OpenAI from "openai";

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

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