Schnellstart für Xtts-Pipelines

Authentifizierung & Base URL

Navigiere zur Seite API-Schlüssel abrufen und melde dich mit Google oder einem E-Mail-Passwort an. Du erhältst sofort einen eindeutigen API-Schlüssel. Nutze die Base URL https://api.xtts.cc/v1 für alle Anfragen. Diese URL ist mit offiziellen OpenAI-SDKs und jedem Client kompatibel, der das OpenAI-Chat-Completions-Format unterstützt.

Füge deinen API-Schlüssel als Bearer-Token in den Authorization-Header ein. Die Modell-ID, die du senden musst, ist uncensored. Dieses Open-Weight-Modell wird auf unseren Servern gehostet und ist darauf optimiert, bei gesetzlicher Erwachsenennutzung ohne Inhaltsablehnungen zu antworten, sodass deine Voice-Pipeline den Rohtext erhält, den sie benötigt.

Unzensierten Text generieren

Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit deinen System- und User-Prompts. Die API gibt strukturiertes JSON mit dem generierten Text zurück. Dieser Endpunkt ist für das Schreiben von Prompts, die Skriptgenerierung und Post-Processing-Aufgaben in deinem Voice-Cloning-Workflow konzipiert.

Der Anfragekörper enthält den Modellnamen, deinen Nachrichtenverlauf und optionale Parameter wie temperature oder top_p. Du kannst die Ausgabelänge mit dem Parameter max_tokens steuern. Wenn du max_tokens nicht festlegst, kann die Antwort bis zum Ende des Context window reichen.

Kopierencurl https://api.xtts.cc/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."}]
  }'

Python SDK-Integration

Nutze das offizielle OpenAI Python SDK, um mit unserer API zu interagieren. Setze die base_url auf unseren Endpunkt und gib deinen API-Schlüssel an. Dieser Ansatz ermöglicht es dir, bestehende Code-Strukturen zu nutzen und gleichzeitig vom Verhalten unseres unzensierten Modells zu profitieren.

Erstelle eine Client-Instanz mit der Base URL und rufe dann chat.completions.create auf. Übergebe die Modell-ID uncensored und deine Nachrichten. Das Antwortobjekt enthält den generierten Text in content. Diese Methode ist ideal für Batch-Verarbeitungsskripte oder die Integration der Textgenerierung in größere Python-Anwendungen.

Kopierenfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.xtts.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-Integration

Für JavaScript-Umgebungen nutze das OpenAI Node SDK. Konfiguriere den Client mit unserer Base URL und deinem API-Schlüssel. Diese Einrichtung ermöglicht es dir, Text direkt in deinen Web- oder Server-seitigen Anwendungen zu generieren.

Rufe den Chat-Completions-Endpunkt mit dem Modell uncensored auf. Die Antwort liefert den generierten Text, den du dann an deine Voice-Synthese-Engine übergibst. Diese Integration eignet sich für die Echtzeit-Textgenerierung in Web-Apps oder Backend-Services, die Skripte für Voice-Cloning vorbereiten.

Kopierenimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.xtts.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-Antworten

Aktiviere Streaming, indem du stream in deiner Anfrage auf true setzt. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) für jedes generierte Token zurück. Diese Funktion ist nützlich für die Echtzeit-Anzeige von Text oder die progressive Vorbereitung der Voice-Synthese.

Jeder Event-Chunk enthält teilweise Text. Der letzte Chunk enthält Nutzungsstatistiken, wie Token-Anzahlen. Streaming ermöglicht es deiner Anwendung, Text zu verarbeiten, während er generiert wird, was die wahrgenommene Latenz für Nutzer reduziert. Verarbeite die Streaming-Ereignisse, um die vollständige Antwort zu sammeln.

Kopierenstream = 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)

Ratenlimits & Parameter

Jeder API-Schlüssel ist auf 300 Anfragen pro Minute und 8 parallele Anfragen begrenzt. Der Anfragekörper darf 8 MB nicht überschreiten. Wenn du einen ungültigen Schlüssel sendest, erhältst du einen 401-Fehler. Wenn dein Prepaid-Guthaben aufgebraucht ist, erhältst du einen 402-Fehler. Das Überschreiten des Ratenlimits führt zu einem 429-Fehler.

Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100,000 Token, einschließlich sowohl des Prompts als auch der Completion. Es gibt keine separate Ausgabeobergrenze, und du kannst ein niedrigeres max_tokens angeben, wenn du eine kürzere Antwort möchtest. Fehler und Ablehnungen verbrauchen nicht dein Prepaid-Guthaben. Die Unterstützung für Function Calling und JSON-Modus ist für die Extraktion strukturierter Daten verfügbar.