Groq-API-Schnellstart

Voraussetzungen und Abhängigkeiten

Erstellen Sie zunächst Ihren groq-API-Schlüssel im Dashboard. Sie können sich mit Google anmelden oder ein E-Mail-Passwort verwenden. Keine Telefonnummer ist erforderlich. Der Schlüssel erscheint sofort zum Kopieren und Einfügen.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Umgebung die offiziellen OpenAI-SDKs unterstützt. Unsere Base URL ist HTTPS://api.apigroq.com/v1. Dies funktioniert mit jedem Client, der Standard-OpenAI-Endpunkte akzeptiert. Sie müssen keine zusätzliche Middleware installieren.

Authentifizierung Ihres groq API-Schlüssels

Übergeben Sie Ihren Schlüssel im Authorization-Header als Bearer-Token. Dies authentifiziert jede Anfrage an den unzensierten KI-Dienst. Wenn der Schlüssel ungültig ist, erhalten Sie einen 401-Fehler. Wenn Ihnen Guthaben fehlen, erhalten Sie einen 402-Fehler.

• Header: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• Geben Sie Schlüssel nicht in Client-seitigem Code frei.

Ihre erste Completion senden

Senden Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions. Verwenden Sie die Modell-ID uncensored. Dieses Modell antwortet ohne Inhaltsablehnungen für rechtmäßige Nutzung im Erwachsenenbereich. Legen Sie top_p auf 1 und temperature auf 0 setzen, um konsistente Ergebnisse zu erzielen.

Copycurl https://api.apigroq.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list dependencies in requirements.txt"}]
  }'

Die Antwort gibt nur Text zurück. Es werden keine Embeddings oder Bilder generiert. Fehler verbrauchen nicht Ihr Prepaid-Guthaben.

Streaming-Antworten handhaben

Verwenden Sie Server-Sent Events für die Echtzeit-Übertragung von Tokens. Legen Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Jedes Chunk enthält Partial-Text. Das letzte Chunk enthält Token-Nutzungsdetails.

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)

Dieser Ansatz reduziert die wahrgenommene Latenz bei großen Antworten. Ihr Client muss den data: Präfix und analysieren Sie JSON-Objekte.

Python SDK-Integration

Installieren Sie das offizielle OpenAI-Python-Paket. Konfigurieren Sie den Client mit unserer Basis-URL und Ihrem Schlüssel. Dies ermöglicht die direkte Nutzung des unzensierten LLM ohne OpenRouter.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Das SDK verarbeitet Retries und JSON-Parsing automatisch. Sie können den JSON-Modus auch aktivieren, indem Sie response_format zu {"type": "json_object"}.

Node SDK und Limits

Verwenden Sie den Node.js OpenAI Client ähnlich. Legen Sie die Base URL auf unseren Endpunkt fest. Überwachen Sie Ihre Rate Limits genau.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel begrenzt. Sie können 8 gleichzeitige Anfragen ausführen. Der Anfragekörper muss 8 MB nicht überschreiten. Das Kontextfenster beträgt insgesamt 100,000 Tokens. Die maximale Ausgabe beträgt 16,000 Tokens, sofern nicht anders angegeben.