無審查 API 快速入門

安裝官方 SDK

安裝符合您語言的客戶端程式庫。大多數開發者偏好使用官方 OpenAI SDK，因為它能自動處理重試和串流。

• Python： pip install openai
• Node.js： npm install openai

這些套件輕量且無需額外依賴項。安裝完成後即可立即進行配置。

設定您的基礎 URL

將您的 SDK 指向我們的 API 閘道而非預設端點。這確保您的請求能到達無審查模型的基礎設施。

將基礎 URL 設定為 https://api.unfilteredaigpt.com/v1. 您還必須提供來自儀表板的 API 金鑰。此金鑰用於驗證您的預付額度。

• 模型 ID： uncensored
• 基礎 URL： https://api.unfilteredaigpt.com/v1

任何標準的 OpenAI 相容客戶端都可以與此設定搭配使用。模型 ID 在所有請求中保持不變。

發送您的第一個請求

向以下網址發送 POST 請求 /v1/chat/completions 搭配您的系統提示和使用者訊息。這會傳回原始文字，不會對合法的成人主題進行內容拒絕。

使用 uncensored 模型 ID 以確保行為一致。該 API 接受標準參數，例如 temperature 和 max_tokens.

錯誤如餘額不足會返回 402 狀態。無效金鑰返回 401。使用下方的 curl 命令測試連線。

啟用串流以獲取即時輸出

設定 stream: true 即時接收生成的 token。這可降低長輸出的感知延遲。串流非常適合聊天介面。

最終的區塊包含總 token 使用量。請解析此數據以確保帳單透明度。請使用串流範例來正確處理部分回應。

非流式請求等待完整完成。這對於代碼生成等單次任務更好。選擇適合您用戶體驗的方法。

使用 JSON 模式進行結構化資料處理

設定 response_format: {"type": "json_object"} 強制輸出有效的 JSON。這可防止幻覺產生的語法錯誤。請用於資料擷取任務。

模型遵循您在提示中提供的 schema。結合函式呼叫可實現自動化工作流程。JSON 模式確保可靠的解析。

始終在您的端驗證輸出。API 保證格式，但不保證您的業務邏輯的語義正確性。使用 Node 範例來實現這一點。

限制、錯誤與上下文視窗

監控您的使用情況以避免服務中斷。上下文視窗總計為 100,000 個 token。每次請求的最大輸出為 16,000 個 token。超過 8 MB 的請求將被拒絕。

速率限制為每支金鑰每分鐘 300 次請求。並行請求上限為 8 次。超過這些限制將返回 429 錯誤。如果需要，請升級您的信用額度等級。

錯誤免費。您只為成功的 token 使用付費。查看 API 儀表板以獲取即時指標。使用 Python SDK 進行強大的錯誤處理。

cURL

Copycurl https://api.unfilteredaigpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list steps to brew coffee"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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