Schnellstart für Whisper-Pipelines

Voraussetzungen

Stelle vor dem Start sicher, dass du ein aktives Konto und einen API-Schlüssel hast. Registriere dich auf der API-Schlüssel erhalten-Seite nur mit deiner E-Mail-Adresse und einem Passwort. Der Schlüssel wird sofort angezeigt. Du erhältst $0.50 an Testguthaben, die 7 Tage gültig sind, ohne Kreditkarte. Für die Produktion lade ab $10 per Krypto (USDT oder USDC) auf. Unsere Preise sind einfach: $0.25 pro 1M Input-Token und $1.00 pro 1M Output-Token. Guthaben verfällt nie.

Base URL: https://api.whisperapis.com/v1. Dieser Endpunkt funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Client. Du musst nur die Base URL konfigurieren und deinen API-Schlüssel im Authorization-Header angeben. Für einfache HTTP-Anfragen werden keine speziellen SDKs benötigt.

Client initialisieren

Die meisten Entwickler verwenden das offizielle OpenAI SDK oder eine kompatible Bibliothek. Initialisiere den Client, indem du ihn auf unsere Base URL zeigst. So werden alle Anfragen an unser unzensiertes Modell geleitet, anstatt an die Server von OpenAI. Die Modell-ID ist immer uncensored.

Stelle sicher, dass deine Umgebungsvariable OPENAI_API_KEY auf deinen Schlüssel aus dem Dashboard gesetzt ist. Wenn du eine andere Sprache oder Bibliothek verwendest, überprüfe, ob sie benutzerdefinierte Base URLs unterstützt. Das SDK übernimmt die JSON-Serialisierung und Header-Injektion für dich, was Boilerplate-Code in deinen Pipeline-Skripten reduziert.

Chat-Completion senden

Sende eine standardmäßige Chat-Completion-Anfrage, um deine Pipeline-Ausgabe zu verfeinern. Extrahiere beispielsweise strukturiertes JSON aus Speech-to-Text-Transkripten oder generiere Bildunterschriften ohne Inhaltsfilter.

Der Endpunkt ist POST /v1/chat/completions. Füge die Modell-ID, dein Messages-Array und optional deinen System-Prompt hinzu, um das unzensierte Verhalten zu definieren.

Copycurl https://api.whisperapis.com/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."}]
  }'

Unser Modell verarbeitet Daten mit hohem Kontext gut und unterstützt bis zu 100.000 Token insgesamt. Dies ist ideal für die Verarbeitung langer Transkripte oder detaillierter Bildbeschreibungen in einem einzigen Durchlauf.

Streaming-Antworten

Für Echtzeit-Nachbearbeitung oder interaktive Pipelines aktiviere das Streaming. Setze den Parameter stream in deiner Anfrage auf true. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) zurück, statt eines einzelnen JSON-Objekts.

Parst die delta-Felder, sobald sie eintreffen. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für große Ausgaben, wie das Generieren detaillierter Skripte oder das Extrahieren langer Textblöcke aus rauschigen OCR-Ergebnissen. Das Streaming-Format ist mit Standard-OpenAI-SDK-Streaming-Handlern kompatibel.

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)

Stelle sicher, dass dein Client Teilstücke korrekt verarbeitet. Aggregiere die Deltas, um die vollständige Textantwort zu rekonstruieren, sobald der Stream mit einem finish_reason von stop oder length endet.

Tool-Calling-Unterstützung

Unser unzensiertes Modell unterstützt Function Calling, sodass du strukturierte Ausgaben für deine Pipelines definieren kannst. Definiere deine Tools im tools-Array mit JSON-Schema-Definitionen.

Das Modell gibt Tool-Aufrufe in der Antwort zurück, die du ausführen kannst, um den Gesprächskontext zu aktualisieren. Dies ist nützlich zum Extrahieren spezifischer Datenpunkte aus unstrukturierten Texten, wie Daten, Namen oder Koordinaten aus Speech-to-Text-Transkripten.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Übergib die Tool-Aufrufe in nachfolgenden Nachrichten an die API. Das Modell verfeinert seine Ausgabe basierend auf den Ergebnissen. Dies ermöglicht komplexes Multi-Step-Reasoning, ohne die Chat-Oberfläche zu verlassen. Stelle sicher, dass dein Schema streng ist, um fehlerhafte JSON-Antworten zu vermeiden.

Limits, Fehler und Kontext

Überwache deine Nutzung, um Unterbrechungen zu vermeiden. Die API erzwingt ein Limit von 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel. Wenn du dieses überschreitest, erhältst du einen 429 Ratenlimit-Fehler. Implementiere Exponential Backoff in deinem Client.

Häufige Fehler:

• 401: Ungültiger oder abgelaufener API-Schlüssel. Generiere deinen Schlüssel im Dashboard neu.
• 402: Unzureichendes Guthaben. Lade dein Konto auf, um fortzufahren.
• 429: Ratenlimit überschritten. Reduziere die Anfragehäufigkeit oder bündele kleinere Aufgaben.

Kontextfenster: Das Modell unterstützt 100.000 Token für Prompt + Completion. Wenn deine Eingabe dies überschreitet, kürze ältere Nachrichten oder teile die Daten. Anfragekörper sind auf 8 MB begrenzt. Stelle sicher, dass deine Payloads in diese Grenzen passen, um eine zuverlässige Leistung zu gewährleisten.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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