Open WebUI-API-Endpunkte: Verbinde ein unzensiertes LLM

Die Werte, die du benötigst

Open WebUI benötigt nur drei Dinge von diesem Dienst. Das erste ist die Basis-URL, https://api.dolphinllm.com/v1. Das zweite ist ein API-Schlüssel aus deinem Konto. Das dritte ist die Modell-ID, uncensored, die Open WebUI selbst aus der Modellliste liest, sobald die Verbindung funktioniert.

Zwei Endpunkte sind beteiligt. GET /v1/models füllt die Modellauswahl, und POST /v1/chat/completions überträgt jede Nachricht, die du sendest. Für Chat ist nichts weiter nötig. Dies ist eine Text-API, daher haben die Bild-, Audio- und Embedding-Funktionen von Open WebUI hier nichts, mit dem sie kommunizieren können.

Du benötigst keine Karte zum Ausprobieren. Nach der Anmeldung kannst du $0,50 Testguthaben mit einem Klick auf der Schlüsselseite beanspruchen. Es gilt 7 Tage.

Füge die Verbindung im Admin-Bereich hinzu

Wenn Open WebUI bereits läuft, ist dies der schnellste Weg.

1. Melde dich als Admin an und öffne Admin-Einstellungen, dann Verbindungen.
2. Klicke im Abschnitt OpenAI-API auf das Plus-Symbol, um eine Verbindung hinzuzufügen.
3. Füge https://api.dolphinllm.com/v1 als URL und deinen Schlüssel als Schlüssel ein.
4. Verwende die Schaltfläche „Überprüfen“ neben den Feldern. Eine grüne Bestätigung bedeutet, dass die Modellliste zurückgegeben wurde.
5. Speichere, öffne einen neuen Chat und wähle uncensored aus dem Modellauswähler.

Die Menünamen ändern sich leicht zwischen Open WebUI-Versionen. Wenn du Verbindungen nicht findest, suche in den Einstellungen nach „OpenAI“. Die Felder sind immer gleich: URL, Schlüssel und manchmal ein Modellfilter.

Einrichtung mit Docker-Umgebungsvariablen

Bei einer Neuinstallation kannst du den Admin-Bildschirm überspringen und die Verbindung beim Start des Containers übergeben. Open WebUI liest OPENAI_API_BASE_URL und OPENAI_API_KEY beim Start.

Copydocker run -d -p 3000:8080 \
  -e OPENAI_API_BASE_URL="https://api.dolphinllm.com/v1" \
  -e OPENAI_API_KEY="YOUR_KEY" \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Dann rufe http://localhost:3000 auf, erstelle das erste Konto (es wird zum Admin) und das Modell sollte bereits aufgelistet sein. Halte den Schlüssel aus der Shell-Historie fern, wenn die Maschine geteilt wird: Lege ihn in eine env-Datei und verwende stattdessen --env-file.

Einige Open WebUI-Versionen behandeln diese Variablen nur als Anfangswerte. Sobald du eine Verbindung in der UI gespeichert hast, gewinnt der gespeicherte Wert. Wenn du die Variable änderst und nichts passiert, bearbeite die Verbindung stattdessen in den Admin-Einstellungen.

Betrieb für mehrere Personen

Open WebUI verfügt über eigene Benutzerkonten, sodass eine Installation einen Haushalt oder ein kleines Team bedienen kann, während nur ein API-Schlüssel auf dem Server liegt. Das ist praktisch, birgt aber auch Risiken: Jeder Benutzer verbraucht vom selben Guthaben. Entscheide, wer ein Konto erhält, und prüfe hin und wieder X-Balance-USD, damit dich ein langes Wochenende voller Rollenspiel nicht überrascht.

Bewahre den Schlüssel in einer Umgebungsvariable oder einer Secrets-Datei auf, niemals in einem Screenshot oder einem gemeinsam genutzten Dokument. Dein Schlüssel befindet sich auf der API-Schlüssel-Seite; wenn du vermutest, dass er geleakt wurde, ersetze ihn in Open WebUI sofort, sobald du einen neuen hast. Für eine öffentlich zugängliche Installation platziere ihn hinter HTTPS und schalte offene Registrierungen ab, damit Fremde keine Konten erstellen und dein Guthaben nutzen können.

Ein weiterer Punkt für gemeinsame Umgebungen: Das Modell ist darauf abgestimmt, bei rechtmäßiger Erwachsennutzung ohne Inhaltsfilter zu antworten. Das ist ein Feature für Fiktion und private Forschung, bedeutet aber auch, dass du die Hausregeln festlegst. Ein System-Prompt im gemeinsamen Modell ist der einfachste Ort, um sie zu hinterlegen. Auf der API ist nichts Sexuelles mit Minderjährigen erlaubt, egal was der Prompt sagt.

Gute Anwendungsfälle für dieses Setup

Leute, die Open WebUI mit einem unzensierten Endpunkt verbinden, wollen meist ein sauberes Chat-Fenster ohne die Limits eines gehosteten Chatbots. Häufige Anwendungen sind Langzeit-Fiktion und Weltentwicklung, Roleplay und Begleiter-Charaktere für Erwachsene, das Entwerfen von Materialien, die Mainstream-Assistenten ablehnen, und normale Programmier- oder Schreibhilfen. Das gleiche Modell erledigt all das, sodass du innerhalb eines Chats die Aufgabe wechseln kannst.

Open WebUI hilft auf einige spezifische Weise. Gespeicherte Prompts und Modell-Presets ermöglichen es, eine Charakter- oder Editor-Persönlichkeit mit einem Klick bereitzuhalten. Funktionen zum Hochladen von Dokumenten und zur Websuche, die du aktivierst, fügen zusätzliche Texteingaben in den Prompt ein, was den Token-Verbrauch erhöht, also behalte die Größe der angehängten Dateien im Auge. Chat-Ordner und die Suche erleichtern es, zu einem langen Projekt zurückzukehren.

Was es nicht tun kann: Es erzeugt keine Bilder, Sprache oder Video über diese Verbindung, da die API nur Text unterstützt.

Teste den Endpunkt, bevor du Open WebUI die Schuld gibst

Die meisten fehlgeschlagenen Setups kommen von einem Tippfehler in der URL oder einem veralteten Schlüssel, und beide zeigen sich schneller in einem Terminal. Führe diese zwei Aufrufe von der Maschine aus, die Open WebUI hostet.

Copycurl https://api.dolphinllm.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY"

curl https://api.dolphinllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Say hello in five words."}]
  }'

Der erste Aufruf sollte uncensored auflisten. Der zweite sollte eine normale Chat-Vervollständigung zurückgeben. Prüfe auch die Antwort-Header: X-Balance-USD zeigt an, was noch auf deinem Konto verfügbar ist, was eine praktische Möglichkeit ist, zu bestätigen, dass Open WebUI das Guthaben des Schlüssels verbraucht, von dem du denkst, dass es der richtige ist.

Die vollständige Parameterliste findest du in der API-Dokumentation.

Einstellungen, die du für den Chat ändern solltest

System-Prompt und Sampling

Open WebUI ermöglicht es, einen System-Prompt pro Modell oder pro Chat festzulegen. Da das Modell darauf abgestimmt ist, bei rechtmäßiger Erwachsennutzung ohne Inhaltsfilter zu antworten, bewirkt ein kurzer System-Prompt, der Tonfall, Persona oder Ausgabeformat fixiert, mehr als eine lange Liste von Regeln. Temperatur, top_p, stop, Seed und die Strafen werden durchgereicht, sodass die Regler in Open WebUI tatsächlich einen Effekt haben.

Kontextlänge

Das Fenster hat 100.000 Token für Prompt plus Vervollständigung. Lange Chats vergrößern den Prompt bei jedem Durchlauf, und du zahlst für die gesamte Historie jedes Mal. Wenn ein Thread schwer wird, starte einen neuen Chat oder fasse den alten zusammen.

Hintergrund-Anfragen

Open WebUI kann zusätzliche Aufrufe im Hintergrund für Chat-Titel und Tags senden, standardmäßig unter Verwendung des gleichen Modells. Bei einem Test-Schlüssel, der 2 parallele Anfragen und 60 pro Minute erlaubt, können diese Aufrufe deine eigentliche Nachricht verdrängen. Schalte die Titel- und Tag-Generierung ab, oder akzeptiere eine kurze Verzögerung. Ein voller Schlüssel erlaubt 8 parallele Anfragen und 300 pro Minute, was für eine persönliche oder kleine Team-Installation mehr als genug ist.

Streaming, JSON-Modus und Tools

Open WebUI streamt Antworten standardmäßig, und die API unterstützt Server-Sent Events (stream: true), mit einem Usage-Block am Ende des Streams. Du siehst Text Token für Token erscheinen, und der Balance-Header in der letzten Antwort spiegelt wider, was du ausgegeben hast.

Tool Calling wird ebenfalls von der API unterstützt: tools, tool_choice, gestreamte tool_calls, und Ergebnisse zurückgesendet als role: "tool". Wie weit Open WebUI dies exponiert, hängt von seiner Version und den installierten Tools oder Funktionen ab, also teste mit einem kleinen Tool, bevor du einen Workflow darauf aufbaust. Der JSON-Modus (response_format auf json_object gesetzt) ist nützlich, wenn du denselben Endpunkt aus Skripten neben der Chat-UI aufrufst.

Ein praktisches Muster ist, Open WebUI für Menschen zu behalten und denselben Schlüssel aus einem Skript für Batch-Arbeit zu nutzen. Beide gehen durch dieselbe Basis-URL, sodass ein Guthaben alles abdeckt. Denke daran, dass die Limits pro Schlüssel gelten: 8 parallele Anfragen bei einem vollen Schlüssel, geteilt zwischen der UI und deinen Skripten.

Häufige Fehler und Fehlerbehebungen

• Es werden keine Modelle angezeigt. Die URL enthält wahrscheinlich nicht /v1 oder weist einen Tippfehler auf. Vergleiche sie Zeichen für Zeichen mit dem Wert oben und entferne einen möglichen abschließenden Schrägstrich.
• Authentifizierungsfehler. Der Schlüssel wurde mit einem führenden oder nachgestellten Leerzeichen eingefügt, oder er gehört zu einem gelöschten Konto. Kopiere ihn erneut von der Schlüsselseite.
• Modellauswähler zeigt die falsche Liste. Open WebUI fragt auch andere Verbindungen ab, die du hinzugefügt hast, wie z. B. ein lokales Ollama. Deaktiviere die, die du nicht nutzt.
• Die Antwort bricht mitten im Streaming ab. Ein Reverse-Proxy vor Open WebUI kann Server-Sent Events puffern. Schalte das Puffern für diese Route ab.
• Das Guthaben wird knapp. Lade auf, bevor es null erreicht. Fehlgeschlagene oder abgelehnte Anfragen werden nicht berechnet, du zahlst nur für zugestellte Completions.

Was eine Chat-UI auf dieser API kostet

Die Preise betragen $0,15 pro 1M Input-Token und $0,50 pro 1M Output-Token, vom Prepaid-Guthaben. Nimm einen typischen Durchlauf in einem mittelgroßen Chat: 4.000 Token Verlauf gehen ein und 500 Token kommen heraus. Input-Kosten: 4.000 x $0,15 / 1.000.000 = $0,0006. Output-Kosten: 500 x $0,50 / 1.000.000 = $0,00025. Der Durchlauf kostet $0,00085.

Bei diesem Satz deckt das $0,50 Testguthaben etwa 588 Durchläufe ab, eine $20-Aufladung deckt etwa 23.500 ab. Siehe die Preisseite für Aufladungs-Boni. Wenn du denselben Schlüssel außerhalb von Open WebUI verwenden möchtest, z. B. in Skripten, die keinen Login-Bildschirm benötigen, behandelt die Seite „So verwendest du einen LLM ohne Login-Einschränkungen“ diesen Aspekt.

Weitere Anleitungen

• Kostenlose LLM-API für Entwickler: Testguthaben vs. Pay as you go
• So verwendest du einen LLM ohne Login-Einschränkungen