API-Dokumentation: Chat-Vervollständigungen

Basis-URL und Authentifizierung

Die Basis-URL ist https://api.routeria.cc/v1. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization header. Fehler und Ablehnungen sind kostenlos, Sie zahlen also nur für generierte Token.

• GET /v1/models listet verfügbare Modelle auf.
• POST /v1/chat/completions behandelt Textgenerierung.

Die Authentifizierung ist streng. Ein 401-Fehler bedeutet, dass Ihr Schlüssel ungültig oder fehlt. Ein 402-Fehler zeigt unzureichendes vorausbezahltes Guthaben an. Sie können mit USDT (TRC20) oder USDC (Base) aufladen.

Erste Anfrage mit cURL

Senden Sie eine POST-Anfrage an den Chat-Vervollständigungs-Endpunkt. Die Modell-ID ist uncensored. Es ist ein Open-Weight-Modell, das darauf ausgelegt ist, ohne Inhaltsablehnungen für legale Erwachseneninhalte zu antworten.

Sie müssen die Content-Type header zu application/json. Der Anforderungstext enthält die Modell-ID und Ihr Nachrichtenarray.

Fehler verbrauchen nicht Ihr Guthaben. Sie können Ihren Schlüssel überprüfen, indem Sie zuerst den Endpunkt für Modelle aufrufen.

Copycurl https://api.routeria.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "explain how the router handles packet loss"}]
  }'

Python SDK-Integration

Verwenden Sie das offizielle OpenAI Python-SDK. Legen Sie die Basis-URL auf https://api.routeria.cc/v1 und geben Sie Ihren API-Schlüssel an. Die Modell-ID bleibt uncensored.

Dieser Ansatz behält Ihren vorhandenen Code bei. Sie ändern nur das Konfigurationsobjekt. Das SDK übernimmt die JSON-Serialisierung und die Wiederholungslogik automatisch.

Streaming wird über den stream Parameter. Sie erhalten Textchunks, sobald sie generiert werden.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node SDK-Nutzung

Initialisieren Sie den Client mit der korrekten Basis-URL und dem API-Schlüssel. Übergeben Sie die Modell-ID uncensored in Ihren Vervollständigungsaufrufen.

Das Node SDK spiegelt die Python-Implementierung wider. Sie können Antworten streamen oder auf die vollständige Vervollständigung warten. Die Token-Nutzung wird im letzten Chunk gemeldet.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Umgebungsvariablen den Schlüssel sicher speichern. Der API-Schlüssel wird sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail angezeigt.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming und Token-Nutzung

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Sie erhalten Server-Sent Events (SSE) für jedes Token.

Der letzte Chunk enthält die vollständigen Token-Nutzungsstatistiken. Input-Tokens werden mit $0,15 pro 1M Tokens berechnet. Output-Tokens kosten $0,50 pro 1M Tokens.

Streaming reduziert die wahrgenommene Latenz. Sie können Text anzeigen, sobald er eintrifft. Das Context-Window unterstützt insgesamt 100,000 Tokens.

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

Function Calling mit dem tools Parameter. Das Modell unterstützt tool_choice für strenge Kontrolle. Verwenden response_format: {"type": "json_object"} für strukturierte Ausgabe.

Dies gewährleistet eine konsistente Verarbeitung in Ihrer Anwendung. Das Modell ist für klare, strukturierte Antworten optimiert.

Sie können Tools mit Streaming kombinieren. Das Modell ruft Funktionen bei Bedarf auf. Alle Parameter wie temperature und top_p werden unterstützt.

Parameter: Temperatur, Top-P, Stop

Anpassen temperature für Kreativität. Niedrigere Werte machen die Ausgaben deterministischer. top_p Steuerung der Nucleus-Sampling. Legen Sie stop Sequenzen, um die Generierung zu stoppen.

Weitere unterstützte Parameter sind seed, presence_penalty, und frequency_penalty. Diese ermöglichen die Feinabstimmung des Ausgabestils.

Die maximale Standardausgabe beträgt 2.048 Tokens. Sie können diese auf bis zu 16.000 Tokens pro Anfrage erhöhen. Das gesamte Kontextfenster umfasst 100.000 Tokens.

Limits und Quotas

Jeder API-Schlüssel ist auf 300 Anfragen pro Minute begrenzt. Sie können pro Schlüssel 8 gleichzeitige Anfragen haben. Die Größe des Anfragekörpers ist auf 8 MB begrenzt.

Ein 429-Fehler zeigt an, dass Sie das Limit erreicht haben. Warten Sie vor dem Wiederholen. Jedes Konto hat einen aktiven Schlüssel; ein neuer Schlüssel ersetzt den alten.

Die Modell-ID ist immer uncensored. Es ist kein GPT, Claude oder ein anderes Vendor-Modell. Es ist ein Open-Weight-Modell, das auf unseren Servern läuft.