Uncensored AI 聊天整合逐步指南

前置條件：SDK 與 API 金鑰

開始從儀表板取得您的 API 金鑰。您可以使用 Google 或電子郵件和密碼註冊。不需要電話號碼。您的金鑰在建立後立即顯示。

• 使用官方 OpenAI SDK 或您選擇的任何語言。
• 確保您的環境支援所需的 SDK 版本。
• 將您的 API 金鑰安全地儲存在環境變數中。

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)

步驟 1：配置基礎 URL

將您的 SDK 指向我們的基礎 URL。這確保所有請求都路由至我們的無審查模型。標準的 OpenAI 端點結構保持完全相同。

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);

不要更改端點路徑。只有基礎 URL 不同。這可保持您的程式碼與現有 OpenAI 客戶端相容。

步驟 2：發送您的第一個聊天請求

向 /v1/chat/completions 發送 POST 請求。包含您的系統提示與使用者訊息。模型將針對合法成人內容返回無拒絕的文字回應。

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"}]
  }'

將模型參數設定為 "uncensored"。這確保您獲得針對無限制輸出進行微調的特定模型。如果您希望使用預設的 2,048 token，請避免設定 max_tokens。

步驟 3：啟用串流以獲得即時輸出

透過將 stream 設為 true 來啟用串流。您為每個 token 收到 Server-Sent Events (SSE)。這允許即時顯示回應。

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)

Token 用量統計數據出現在最後一個區塊中。這有助於您準確追蹤成本。串流減少了用戶的感知延遲。

步驟 4：使用無審查模型進行函式呼叫

在請求主體中定義函式。模型可以根據使用者輸入來呼叫這些函式。這對於擷取資料或觸發動作非常有用。

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)

指定 tool_choice 以控制模型如何選擇函數。此功能與我們的無限制模型無縫協作。您可以將其用於遊戲邏輯或結構化數據提取。

步驟 5：強制使用 JSON 模式以產生結構化資料

設定 response_format 為 json_object。這強制模型輸出有效的 JSON。這減少了應用程式中的解析錯誤。

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);

這非常適合生成結構化資料，如遊戲狀態或設定檔。請確保您的提示清楚定義 JSON 結構。模型會一致地遵循此格式。

步驟 6：處理 Token 與上下文視窗

上下文視窗為 100,000 個 token。這包括提示和補全。仔細管理您的 token 使用量以保持在限制範圍內。

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"}]
  }'

將 max_tokens 設為以控制輸出長度。預設為 2,048 個 token。您可以將此值增加到每次請求 16,000 個 token。在 API 回應標頭中追蹤 token 使用情況。

步驟 7：除錯常見的整合錯誤

首先檢查您的 API 金鑰有效性。確保基礎 URL 正確。檢視錯誤訊息以獲取具體細節。

• 401：無效或過期的 API 金鑰。
• 429：超過速率限制（每分鐘 300 次請求）。
• 400：無效的請求主體或參數。

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)

驗證您的 model 參數是否設為 "uncensored"。確保您未超過 8 MB 的請求主體限制。若遇到重複扣款或信用額度問題，請使用支援頁面。

結論：為何無審查 AI 聊天是正確的選擇

我們的 API 為開發者提供直觀的無審查解決方案。您獲得一個無內容過濾（針對合法成人內容）的 OpenAI 相容端點。定價透明且採用量入為出制。無訂閱鎖定或月費。信用額度永不過期。立即使用免費試用信用額度開始整合。

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);