Proxy GPT API-Dokumentation

Authentifizierung und Basis-URL

Senden Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization header zu https://api.proxygpt.cc/v1. Der Dienst ist eine openai-kompatible API, sodass Sie Ihre bestehende Integrationslogik nicht neu schreiben müssen. Aktualisieren Sie einfach die Basis-URL und fügen Sie Ihre Anmeldeinformationen in das Standard-Header-Format ein. Sie erhalten einen aktiven Schlüssel pro Konto; das Generieren eines neuen Schlüssels macht den vorherigen sofort ungültig. Dies hält die Dinge einfach, ohne komplexen Routing-Overhead. Sie können Ihren Schlüssel sofort über Google- oder E-Mail-Login ohne Telefonverifizierung erhalten.

Erste Anfrage

Führen Sie einen standardmäßigen Chat-Vervollständigungsaufruf durch, um die Verbindung zu testen. Die Modell-ID ist uncensored und es verarbeitet Textgenerierungen ohne Inhaltsablehnungen für legale erwachsene Themen. Sie erhalten eine direkte Antwort mit Ihren gewählten Parametern. Dies funktioniert für Entwickler, die rohen Modellzugriff ohne den Lärm von Unternehmensfunktionen wünschen. Der Anforderungstext ist minimal und unkompliziert.

Copycurl https://api.proxygpt.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "fetch https api with python requests library"}]
  }'

Dies gibt sofort eine Textantwort zurück. Das System verwendet Ihre Prompts nicht zum Training. Sie können mit verschiedenen temperature- und top_p-Werten experimentieren, um den Ton anzupassen. Es ist eine zuverlässige unzensierte GPT-Alternative für Ihren spezifischen Anwendungsfall.

Python SDK

Verwenden Sie die offizielle OpenAI-Python-Bibliothek mit einer benutzerdefinierten Basis-URL. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Sie nicht an einen bestimmten Anbieter gebunden sind. Sie können bei Bedarf problemlos zwischen verschiedenen Proxy-Diensten wechseln. Die Codestruktur bleibt identisch mit Standardimplementierungen. Weisen Sie den Client einfach auf unsere Basis-URL zu und geben Sie Ihren Schlüssel an. Diese Methode unterstützt alle Standardparameter wie temperature und stop.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Das Antwortobjekt enthält den generierten Text und die Token-Nutzung. Sie können durch das Ergebnis iterieren, um den Inhalt zu extrahieren. Dies ist die gängigste Methode, mit der Entwickler unser unzensiertes LLM in ihre Anwendungen integrieren. Es übernimmt die HTTP-Details automatisch für Sie.

Node SDK

Initialisieren Sie den OpenAI-Client mit der korrekten Basis-URL in Node.js-Umgebungen. Dies ermöglicht es Ihnen, vertraute Methoden für Chat-Vervollständigungen zu verwenden. Sie können dieselben Parameter übergeben, wie Sie es auch für jeden anderen OpenAI-kompatiblen Dienst tun würden. Der Code ist prägnant und leicht lesbar. Sie müssen keine zusätzlichen Abhängigkeiten neben dem Standard-SDK installieren.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Die Antwort enthält die vollständigen Abschlussdaten. Sie können den Nachrichteninhalt direkt abrufen. Dies ist effizient für serverseitige Generierungsaufgaben. Der Proxy übernimmt die zugrunde liegenden Netzwerkrequests, sodass Sie sich auf die Logik Ihrer Anwendung konzentrieren können. Es ist eine günstige LLM-API-Option zum Skalieren Ihrer Projekte.

Streaming-Antworten

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie den stream Parameter auf true setzen. Dies sendet teilweise Antworten, sobald sie generiert werden. Sie können Text in Echtzeit für Benutzer anzeigen, ohne auf die vollständige Fertigstellung zu warten. Der Server sendet Server-Sent Events (SSE) für jeden Token. Der letzte Chunk enthält die gesamte Token-Nutzung für die Anfrage. Dies ist nützlich für Chat-Schnittstellen, die sofortiges Feedback benötigen.

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)

Verarbeiten Sie die Stream-Ereignisse, um den endgültigen Text zu akkumulieren. Der Proxy-GPT-Dienst stellt sicher, dass das Streaming stabil und konsistent ist. Sie können den Stream abbrechen, wenn der Benutzer seine Meinung ändert. Dies reduziert unnötigen Token-Verbrauch und spart Guthaben. Dies ist ein Schlüsselfeature für reaktionsfähige Benutzererfahrungen.

Ratenbegrenzungen und Fehler

Die API erzwingt strenge Rate-Limits, um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel beschränkt. Wenn Sie diese Limits überschreiten, erhalten Sie einen 429-Fehler. Authentifizierungsfehler geben 401 für ungültige Schlüssel zurück. Unzureichende Mittel führen zu einem 402-Fehler. Das Kontextfenster beträgt 100.000 Tokens für Prompt und Vervollständigung zusammen. Maximaler Output sind 16.000 Tokens, es sei denn, Sie geben einen niedrigeren Wert an max_tokens. Halten Sie Ihre Anfragekörper unter 8 MB. Diese Grenzen sind klar und konsistent. Sie müssen sich keine Sorgen über versteckte Drosselung machen. Der Dienst ist für Entwickler konzipiert, die vorhersehbare Leistung benötigen. Fehler sind kostenlos, also zahlen Sie nur für erfolgreiche Vervollständigungen.