TTS-API-Schnellstartanleitung

Basis-URL und Authentifizierung

Konfiguriere deinen Client zunächst so, dass er auf unsere Basis-URL zeigt: https://api.ttsapihub.com/v1. Unsere API ist vollständig OpenAI-kompatibel, sodass du Standard-SDKs nutzen kannst, indem du einfach die base_url aktualisierst und deinen API-Schlüssel angibst. Die Authentifizierung erfolgt über den Authorization-Header mit einem Bearer-Token. Du generierst einen eindeutigen Schlüssel während der Anmeldung auf der Seite API-Schlüssel abrufen. Jedes Konto ist auf einen aktiven Schlüssel beschränkt, den du jederzeit neu generieren kannst. Deine Prompts werden nicht zum Training verwendet, und für das Starten mit dem Testguthaben sind keine Telefonnummer oder Kreditkarte erforderlich.

Textgenerierung mit Chat-Vervollständigungen

Sende eine standardmäßige POST /v1/chat/completions-Anfrage, um Text zu generieren. Die zu verwendende Modell-ID ist uncensored. Dieses Modell ist ein Open-Weight-LLM, das darauf abgestimmt ist, ohne Inhaltsfilter für die legale Erwachsenenunterhaltung zu antworten, was es ideal für kreative Skripte oder Dialoge macht, bei denen Unternehmensfilter deine Inhalte blockieren könnten. Es erzeugt kein Audio, keine Bilder oder Videos; es gibt reinen Text aus, den deine TTS-Pipeline verarbeiten kann. Du kannst Parameter wie temperature und max_tokens nach Bedarf anpassen. Die API unterstützt Function Calling zur strukturierten Datenextraktion, sodass du Antworten für deine Anwendung formatieren kannst.

Copycurl https://api.ttsapihub.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."}]
  }'

Python-SDK-Integration

Für Python-Entwickler funktioniert das offizielle openai SDK sofort einsetzbar mit minimaler Konfiguration. Initialisiere den Client mit deiner Basis-URL und deinem API-Schlüssel und rufe dann chat.completions.create() auf. Dieser Ansatz ermöglicht es dir, bestehende OpenAI-kompatible Clients zu nutzen und gleichzeitig von unserem unzensierten Modell zu profitieren. Die Antwort enthält den generierten Text, den du direkt in deine Sprachsynthese-Engine einspeisen kannst. Denke daran, dass dies eine Text-API ist, sodass du die Audioerstellung separat in deiner Pipeline handhabst.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node-SDK-Integration

Node.js-Entwickler können das openai-npm-Paket mit derselben Konfiguration wie Python verwenden. Setze die baseURL auf unseren Endpunkt und gib deinen API-Schlüssel an. Rufe den Endpunkt für Vervollständigungen mit der Modell-ID uncensored auf. Diese Integration ist unkompliziert und ermöglicht es dir, unsere Textgenerierung direkt in deine bestehenden Node.js TTS-Dienste zu integrieren. Die API antwortet mit Standard-JSON, was das Parsen und Verarbeiten des generierten Textes für die Anforderungen deiner Anwendung einfach macht.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming-Antworten über SSE

Aktiviere für geringere Latenz das Streaming, indem du stream: true in deiner Anfrage festlegst. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) zurück, die inkrementale Textblöcke enthalten. Dies ist besonders nützlich für die Generierung von Langtexten, da Nutzer den Text in Echtzeit erscheinen sehen. Die Streaming-Antwort folgt dem Standard-OpenAI-SSE-Format, sodass du bestehende Stream-Parser verwenden kannst. Dieser Ansatz reduziert die wahrgenommene Wartezeit und ermöglicht es deiner Anwendung, Text anzuzeigen, während er generiert wird, was die Benutzererfahrung für deine TTS-Pipeline verbessert.

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)

Limits, Fehler und Kontextfenster

Dein API-Schlüssel ist auf 300 Anfragen pro Minute und einen 8 MB großen Anfragekörper beschränkt. Das Modell unterstützt ein Kontextfenster mit 100.000 Token, was lange Skripte oder Dokumente ermöglicht. Häufige Fehler sind 401 (ungültiger Schlüssel), 402 (unzureichendes Guthaben) und 429 (Ratenlimit). Wenn du das Ratenlimit erreichst, implementiere exponentielles Backoff. Die Preise sind transparent: $0,25 pro 1M Input-Token und $1,00 pro 1M Output-Token. Guthaben sind Prepaid-Guthaben, verfallen nie, und Aufladungen beginnen bei $10. Ein neues Konto erhält $0,50 an Testguthaben, die 7 Tage gültig sind, ohne dass eine Karte erforderlich ist. Inhaltsgrenzen blockieren nur sexuelle Inhalte mit Minderjährigen; alle anderen legalen, erwachsenen, fiktiven oder kontroversen Themen sind erlaubt.