快速入門：Uncensored Chat API

身份驗證與基礎 URL

我們的 API 使用標準的 Bearer token 驗證。透過 Google 或電子郵件註冊後，您會收到單一 API 金鑰。與多模型聚合器不同，我們提供單一專屬的無審查模型，因此您只需將客戶端指向我們的基礎 URL：https://api.uncensoredchat.top/v1。此 URL 適用於任何支援 OpenAI 格式的程式庫。初始化您的 SDK 時，請將您的金鑰作為 API token 傳入，並將基礎 URL 設定為上述端點。我們不提供網頁聊天介面；這是專為開發者設計的原始 API。請確保您的金鑰處於啟用狀態，因為每個帳戶同時僅能持有一支金鑰。

發送聊天完成請求

使用 /v1/chat/completions 端點輸入文字並接收輸出文字。模型識別碼僅為 uncensored。我們支援 temperature、top_p、stop、seed、presence_penalty 和 frequency_penalty 等參數。注意，我們不支援影像、音訊或嵌入端點。上下文視窗總計為 100,000 個 token（輸入 + 輸出）。如果您未指定 max_tokens，輸出將限制為 2,048 個 token。計費方式為預付：每百萬個輸入 token $0.25，每百萬個輸出 token $1.00。錯誤和拒絕不會消耗額度。

Python SDK 整合

使用官方的 OpenAI Python 函式庫與我們的無審查 LLM API 互動。使用您的 API 金鑰和我們的基礎 URL 配置客戶端。此方法確保與標準請求結構的相容性。您可以使用支援的參數控制輸出行為。請記住，這是一個純文字 API；沒有影像或影片生成能力。該模型為開放權重模型，並針對合法的成人和爭議性主題進行調整以提供無限制的回應。請確保您的請求主體符合 8 MB 的限制。

Node.js SDK 整合

對於 Node.js 開發者，請使用 openai npm 套件。使用您的 API 金鑰和自訂基礎 URL 初始化客戶端。使用模型 ID uncensored 發送聊天完成請求。此設定適用於同步和非同步請求。由於我們不提供微調或不同供應商之間的轉接，您的請求會直接傳送至我們的推理引擎。您可以將 response_format 設為 {"type": "json_object"} 以啟用 JSON 模式，用於結構化資料擷取。請透過儀表板監控您的預付額度餘額。

串流回應（SSE）

在請求中設定 stream: true 以啟用串流輸出。API 會回傳 Server-Sent Events (SSE)。每個區塊包含部分文字。Token 使用資訊會包含在串流的最後一個區塊中。這對於希望即時顯示生成文字的應用程式很有用。串流不會改變 token 計費方式；您將根據使用的總輸入和輸出 token 數量計費。確保您的客戶端正確處理 SSE，以避免記憶體洩漏或不完整的回應。

速率限制、錯誤與限制條件

每支 API 金鑰每分鐘限 300 個請求，並行請求上限為 8 個。最大請求主體大小為 8 MB。如果您傳送無效的金鑰，會收到 401 錯誤。如果您的預付額度已耗盡，會收到 402 錯誤。超過速率限制會導致 429 錯誤。內容限制適用：涉及未成年人的性內容一律拒絕，但其他成人內容允許。額度永不過期，未使用的餘額不予退款。支援頁面可處理重複扣款錯誤。

cURL

Copycurl https://api.uncensoredchat.top/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

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredchat.top/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.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

串流

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)