API-Dokumentation: Schnellstartanleitung

Basis-URL und Authentifizierung

Die Heretic AI API ist vollständig OpenAI-kompatibel. Sie interagieren damit, indem Sie Ihren Client auf unsere Basis-URL zeigen: https://api.hereticai.cc/v1. Die Authentifizierung basiert auf einem einzelnen API-Schlüssel pro Konto, der sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail generiert wird. Übergeben Sie diesen Schlüssel im Authorization Header als Bearer-Token. Die Modellkennung ist einfach uncensored. Dieses einzelne Modell verarbeitet alle Ihre Anfragen ohne Routing-Komplexität. Fehler wie 401 deuten auf einen ungültigen Schlüssel hin, während 402 bedeutet, dass Sie mehr prepaid-Crypto-Guthaben benötigen.

Copycurl https://api.hereticai.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "generate twenty test cases"}]
  }'

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Senden Sie Textanfragen mit dem POST /v1/chat/completions Endpunkt. Die API erwartet ein Standard-Nachrichten-Array, das Ihren Konversationsverlauf oder Ihre Eingabe enthält. Sie generierten Text im choices array. Dies ist eine reine Utility-API: Text rein, Text raus. Sie zahlen nur für verbrauchte Tokens. Prepaid-Guthaben verfällt nie, und Ablehnungen oder Fehler kosten keine Tokens. Dieser Ansatz eliminiert Abonnement-Sperren und unberechenbare kostenlose Tarife.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming-Antworten (SSE)

Aktivieren Sie das Echtzeit-Token-Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) für jedes generierte Token zurück. Dies ermöglicht es Ihnen, die Ausgabe progressiv anzuzeigen, was für latenzempfindliche Anwendungen entscheidend ist. Token-Nutzungsstatistiken erscheinen im letzten Chunk des Streams. Dieses Feature funktioniert nahtlos mit Standard-OpenAI-SDKs, die SSE automatisch verarbeiten. Es bietet sofortiges Feedback, ohne auf die vollständige Fertigstellung zu warten.

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 Tools

Die API unterstützt Function Calling mit dem tools und tool_choice Parameter. Definieren Sie Ihre Tool-Schemata in der Anfrage, und das Modell gibt bei Bedarf strukturierte Funktionsaufrufe zurück. Dies ermöglicht komplexe Workflows, bei denen die LLM entscheidet, welche Aktion als Nächstes ausgeführt werden soll. Sie können eine bestimmte Tool-Nutzung erzwingen oder das Modell frei entscheiden lassen. Diese Funktion ist entscheidend für den Aufbau agentic Anwendungen, die mit externen Systemen oder Datenbanken interagieren.

JSON-Modus

Stellen Sie sicher, dass deterministische Ausgaben durch Einstellung response_format zu {"type": "json_object"}. Das Modell beschränkt seine Antwort auf gültiges JSON, was für das programmatische Parsen entscheidend ist. Dies reduziert den Bedarf an Post-Processing-Regex-Korrekturen. Es garantiert, dass die Ausgabe direkt von Ihrem Code konsumiert werden kann. Dies ist besonders nützlich für die Extraktion strukturierter Daten oder die Generierung von Konfigurationen.

Parameter und Limits

Steuern Sie die Generierung mit Standardparametern wie temperature, top_p, und seed. Das Kontextfenster umfasst 100.000 Tokens für Prompt plus Vervollständigung. Maximaler Output sind 16.000 Tokens pro Anfrage, oder 2.048, wenn max_tokens ist nicht festgelegt. Die Ratenbegrenzung liegt bei 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitigen Anfragen pro Schlüssel. Der Anforderungstext muss 8 MB unterschreiten. Diese Grenzen gewährleisten eine stabile Hochvolumennutzung für Entwickler.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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