Uncensored Video API-Schnellstartanleitung

Authentifizierung & Basis-URL

Greife über die unzensierte Video-API zu, indem du die Basis-URL auf https://api.uncensoredvideo.cc/v1 setzt. Übergebe deinen API-Schlüssel im Authorization-Header als Bearer-Token. Du generierst einen Schlüssel pro Konto über das Dashboard; das Erstellen eines neuen Schlüssels ersetzt den vorherigen sofort. Bewahre diesen Schlüssel sicher auf, da er dir direkten Zugriff auf dein Prepaid-Guthaben gewährt.

Basis-Chat-Abschluss

Sende Standard-Prompts an den /v1/chat/completions-Endpunkt. Das Modell antwortet mit Text ohne Inhaltsfilter für legale erwachsene oder kantige Themen. Du kannst temperature, top_p und stop-Sequenzen anpassen, um Kreativität und Ausgabelänge zu steuern. Dieser Endpunkt ist der Kern unserer Textschicht für die Video-Skripterstellung.

Copycurl https://api.uncensoredvideo.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Streaming-Antworten

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true setzen. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) zurück. Token-Nutzungsmetriken (Eingabe- und Ausgabeanzahl) werden nur im letzten Chunk des Streams enthalten. Dies ermöglicht die Echtzeit-Rendierung von Skripten bei gleichzeitiger genauer Nutzungsverfolgung.

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)

JSON-Modus für strukturierte Daten

Erzwingen Sie für Video-Metadaten- oder Untertitel-Pipelines eine strukturierte Ausgabe mit response_format: { "type": "json_object" }. Das Modell gibt streng gültiges JSON zurück, was das Programmieren von Skripten und Szenenbeschreibungen erleichtert. Dies reduziert den Nachbearbeitungsaufwand für AI-Video-Stacks.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Function Calling für Tools

Definieren Sie Tools in Ihrer Anfrage, damit das Modell entscheiden kann, wann es sie aufrufen soll. Verwenden Sie tool_choice, um Funktionsaufrufe zu erzwingen oder zu erlauben. Dies ist nützlich für automatisches Video-Tagging oder Szenenextraktion, bei denen das LLM mit externen Diensten interagieren muss. Das Modell gibt strukturierte Tool-Aufrufe zurück, die Ihr Code ausführen kann.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Token-Limits & Preise

Das Kontextfenster umfasst 100.000 Token (kombinierter Prompt und Completion). Maximaler Output sind 32.000 Token pro Anfrage oder 2.048, wenn max_tokens nicht gesetzt ist. Das Ratenlimit beträgt 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel, maximal 8 parallele Anfragen. Der Preis liegt bei 0,25 $ pro 1 Mio. Input-Token und 1,00 $ pro 1 Mio. Output-Token. Fehler und Ablehnungen sind kostenlos. Bei 401 prüfe deinen Schlüssel; 402 bedeutet unzureichendes Guthaben; 429 zeigt an, dass du das Ratenlimit erreicht hast.