无审查 API 快速入门指南

基础 URL 和认证

首先将您的 SDK 或 HTTP 客户端指向基础 URL https://api.uncensoredllmmodels.com/v1. 您需要通过 Authorization 页眉作为 Bearer 令牌。使用 Google 或邮箱创建账户，系统会立即显示您的密钥。每个账户一个活动密钥简化了轮换，无需复杂的代理设置。

Copycurl https://api.uncensoredllmmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of 5 Python libraries for async web scraping"}]
  }'

通过聊天完成发起的首次请求

向以下地址发送 POST 请求 /v1/chat/completions 将模型 ID 设置为 uncensored. 该端点接受用于文本输入、文本输出交互的标准 OpenAI 负载结构。您可以指定 max_tokens 控制输出长度，如果省略则默认为 2,048。模型生成文本，不对合法的成人内容应用典型的安全拒绝。

Copyfrom openai import OpenAI

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

验证您的模型端点

使用 GET /v1/models 用于确认连接并列出可用模型的端点。这将返回关于无限制模型的元数据，确保您的客户端配置正确。这是在将 API 集成到自动化流水线之前的快速健全性检查。此特定端点不提供其他模型。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

函数调用和 JSON 模式

API 通过 response_format. 您可以使用以下方法强制输出结构化数据 {"type": "json_object"} 用于代码中的可靠解析。函数调用允许模型返回用于自动化任务的结构化数据。这消除了对原始文本输出进行后处理正则表达式 hack 的需要。

流式响应和令牌使用

通过将 stream: true 在您的请求中。API 随模型生成文本发送服务器发送事件（SSE）块。令牌使用统计信息出现在流的最后一个块中。这使您的应用程序能够实时跟踪成本和上下文窗口消耗。

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)

速率限制、错误和上下文窗口

每个密钥允许每分钟 300 次请求和八个并发请求。上下文窗口总计支持 100,000 个 token，最大输出为 16,000 个 token。错误包括：密钥无效返回 401，预付费余额耗尽返回 402。8 MB 以下的请求将被接受。因内容策略导致的拒绝很少见，但适用于轻微色情内容。