Integrieren Sie Routerapi in Minuten

Authentifizierung und Basis-URL-Einrichtung

Ändern base_url und api_key um Anbieter sofort zu wechseln. Zeigen Sie Ihr SDK auf HTTPS://api.routerapi.cc/v1 und verwenden Sie den Schlüssel, den Sie in Ihrem Dashboard generiert haben. Keine komplexen Routing-Regeln oder Multi-Modell-Konfiguration ist erforderlich. Ihre vorhandenen Header und Client-Einstellungen bleiben identisch mit dem OpenAI-Standard.

Der Schlüssel wird nach der Anmeldung über Google oder E-Mail sofort angezeigt. Speichern Sie ihn sicher und übergeben Sie ihn als Bearer Token in Ihrem HTTP Authorization Header. Diese einzelne Änderung leitet alle Anfragen zu unserem uncensored Modell um, ohne Ihren Anwendungscode zu ändern.

Eine Chat Completion Request senden

Senden Sie eine Standard- POST Anfrage an /v1/chat/completions Text zu generieren. Der Endpunkt akzeptiert die gleiche JSON-Struktur, die von OpenAI verwendet wird, sodass Ihre Prompts ohne Modifikation funktionieren. Verwenden Sie die Modell-ID uncensored auf unser Large Language Model zugreifen, das für uneingeschränkte Antworten optimiert ist.

Jede Anfrage verbraucht Tokens von Ihrem Prepaid-Guthaben. Fehler und Ablehnungen belasten Ihr Guthaben nicht, sodass Sie frei testen können. Das folgende Beispiel zeigt einen grundlegenden Textgenerierungsaufruf mit dem offiziellen SDK.

Copycurl https://api.routerapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this 1000 word article in three sentences."}]
  }'

Die Antwort gibt den generierten Text im choices[0].message.content Feld. Sie können Parameter wie temperature oder top_p die Kreativität zu steuern. Es sind keine Endpunkte für Embeddings oder Bildgenerierung verfügbar; dieser Dienst konzentriert sich ausschließlich auf Textvervollständigung.

Streaming-Antworten (SSE) handhaben

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrem Anfragekörper. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) für die Echtzeit-Token-Übertragung zurück. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für Chat-Schnittstellen und Rollspiel-Anwendungen. Jeder Chunk enthält eine teilweise Delta der Antwort.

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)

Das letzte Chunk enthält die vollständigen Token-Nutzungsstatistiken für die Anfrage. Analysieren Sie die content field from each delta to reconstruct the full message. This approach keeps your UI responsive while the model processes long contexts. Token counts in the final chunk reflect both input and output usage.

Die Verwendung von Tools und Function Calling

Übergeben Sie Tool-Definitionen in der tools Parameter zur Aktivierung von Function Calling. Das Modell gibt strukturierte Tool-Aufrufe in der Antwort zurück, anstatt einfachen Text. Geben Sie tool_choice das Modell dazu zu zwingen, eine bestimmte Funktion zu verwenden oder automatisch auszuwählen. Dieses Feature funktioniert identisch zum OpenAI-Format für das Function Calling.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Definieren Sie Ihre Funktionen mit JSON-Schemas und übergeben Sie sie in der Anfrage. Die API übernimmt das Routing zwischen Textgenerierung und Tool-Aufruf. Verwenden Sie das response_format Parameter mit {"type": "json_object"} für strikte JSON-Ausgabe, wenn Tools nicht erforderlich sind. Dies gewährleistet konsistente strukturierte Daten für Ihre Backend-Dienste.

Einstellung des JSON-Modus für strukturierte Ausgabe

Zwingen Sie das Modell dazu, gültiges JSON auszugeben, indem Sie response_format zu {"type": "json_object"}. Dies ist entscheidend für das Parsen von Daten in automatisierten Workflows oder KI-Agenten. Das Modell wird versuchen, alle Klammern zu schließen und das angeforderte Schema einzuhalten. Fehler können auftreten, wenn die Ausgabe zu lang für das Kontextfenster wird.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Kombinieren Sie den JSON-Modus mit temperature gesetzt auf 0 für maximale Determinismus. Verwenden Sie dies zum Extrahieren von Entitäten, Formatieren von Daten oder Generieren von Konfigurationsdateien. Das unzensierte Modell verarbeitet komplexe verschachtelte Strukturen gut. Überprüfen Sie die Ausgabe immer in Ihrem Code, bevor Sie sie verarbeiten.

Verständnis der Token-Limits und Kosten

Das Context-Window unterstützt 100.000 Tokens für Prompt und Completion zusammen. Jede Anfrage kann bis zu 16.000 Tokens ausgeben, oder 2.048, wenn max_tokens ist nicht festgelegt. Der Preis beträgt $0,15 pro Million Eingabetokens und $0,50 pro Million Ausgabetokens. Guthaben verfällt nicht und Fehler werden kostenlos ausgegeben.

Überwachen Sie Ihre Nutzung über das Dashboard oder die Antwort-Header. Anfragen sind auf eine Körpergröße von 8 MB begrenzt. Sie können mit USDT (TRC20) oder USDC (Base) ab $20 aufladen. Bonusguthaben steigt bei größeren Einzahlungen: +5% bei $50, +10% bei $100 und +15% bei $200. Es fallen keine Abonnementgebühren an.