Schnellstart-Leitfaden

Basis-URL und Authentifizierung

Nutzen Sie unsere spezifische Base-URL für alle API-Aufrufe. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization header. Dies stellt sicher, dass Ihre Anfragen korrekt an unsere unzensierten Endpunkte geleitet werden.

• Base URL: https://api.groknsfwpromptsthatwork.com/v1
• Header: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Copycurl https://api.groknsfwpromptsthatwork.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "set max_tokens to fifty and temperature to zero"}]
  }'

Ihre erste Anfrage senden

Eine Standard- chat/completions Anfrage. Geben Sie das Modell als uncensored. Dieses Modell lehnt legale erwachsene Inhalte nicht ab. Es verarbeitet die Textgenerierung direkt ohne zusätzliche Weiterleitung.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Das Node SDK verwenden

Initialisieren Sie den Client mit der Basis-URL und dem Schlüssel. Senden Sie einen Prompt zur Textgenerierung. Die Antwort enthält das vollständige Completion-Objekt. Sie können den generierten Text über choices[0].message.content.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.groknsfwpromptsthatwork.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 handhaben

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true. Die API gibt Chunks über Server-Sent Events zurück. Sie können diese Chunks in Echtzeit analysieren. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für lange Ausgaben.

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)

Function Calling und JSON-Modus

Unterstützt Tools und strukturierte Ausgaben. Verwenden response_format: {type: "json_object"} für striktes JSON. Definieren Sie Funktionen im tools array. Das Modell gibt strukturierte Daten basierend auf Ihrem Schema zurück.

Token-Nutzung und Limits verstehen

Das Context-Window umfasst insgesamt 100.000 Tokens. Die maximale Ausgabe beträgt 16.000 Tokens pro Anfrage. Rate-Limits liegen bei 300 Anfragen pro Minute. Fehler wie 401 oder 429 geben Standard-Codes zurück. Guthaben wird nur für gültige Tokens berechnet.