整合 Uncensored LLM API

驗證與 Base URL

使用您的 API 金鑰搭配基礎 URL https://api.chataiunrestricted.com/v1 適用於所有請求。透過儀表板的 Google 或電子郵件即時生成金鑰，生成後即可立即複製貼上使用。

將金鑰包含在 Authorization header 作為 bearer token。該端點支援標準 OpenAI 相容用戶端，因此您只需在 SDK 設定中更新基礎 URL 和 API 金鑰即可。

• 保持您的金鑰私密；一個有效金鑰將取代前一個金鑰。
• 錯誤如 401 表示無效金鑰，而 402 表示餘額不足。

聊天完成端點

向以下網址發送 POST 請求 /v1/chat/completions 使用模型 ID uncensored 接收文字回應。該模型不會拒絕合法成人用途的內容審查，使其成為創意寫作和角色扮演（roleplay）的理想選擇。

設定包含訊息和可選參數（如溫度）的請求主體。錯誤和拒絕是免費的，因此您只需為實際的 token 使用付費。

• 模型 ID 始終為 uncensored.
• 無嵌入或圖像生成功能。

串流回應 (SSE)

在請求主體中將 stream: true 透過伺服器發送事件（Server-Sent Events）接收逐 token 更新。這可降低互動式應用程式的感知延遲，並允許即時顯示生成的文字。

最後一個區塊包含 token 使用統計數據，因此您可以精確追蹤消耗情況。串流支援所有標準參數，包括 temperature 和 top_p。

• 在聊天介面中使用串流以獲得更好的使用者體驗。
• 解析 SSE 串流以處理部分回應。

函式呼叫 & 工具

在請求中定義工具以啟用函式呼叫，允許模型回傳結構化資料供外部使用。使用 tool_choice 用於控制模型是否自動或手動調用函數的參數。

此功能有助於將 API 與其他服務整合或提取特定資料格式。模型支援標準的 OpenAI-compatible 工具定義。

• 在 tools 陣列。
• 使用 tool_choice 用於精確控制。

JSON 模式與參數

設定 response_format 以 json_object 用於強制執行 JSON 輸出，確保您的應用程式能進行一致的解析。使用如 temperature, top_p，以及 stop 以微調回應風格。

上下文視窗支援提示與補完合計 100,000 個 token，每次請求最大輸出為 16,000 個 token。這使得無需複雜路由即可處理大量上下文。

• 使用 JSON 模式進行結構化資料。
• 調整參數以獲得創意控制。

限制、錯誤與上下文視窗

API 每支金鑰每秒鐘限制 300 次請求，最多允許 8 個同時請求。最大請求主體大小為 8 MB，確保對大量輸入的高效處理。

透過檢查回應狀態碼來處理 401（無效金鑰）、402（無餘額）和 429（速率限制）等錯誤。信用額度永不過期，預付信用額度會根據實際 token 使用量計費。

• 監控速率限制以避免 429 錯誤。
• 透過加密貨幣儲值餘額以持續使用。

cURL

Copycurl https://api.chataiunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run the build script and show errors"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)