无审查 API 快速入门

安装官方 SDK

安装与您所用语言匹配的客户端库。大多数开发者首选官方 OpenAI SDK，因为它会自动处理重试和流式传输。

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

这些包轻量级且无需额外依赖。安装完成后即可立即进行配置。

配置你的基础 URL

将您的 SDK 指向我们的 API 网关而非默认端点。这确保您的请求到达无审查模型基础设施。

将基础 URL 设置为 https://api.unfilteredaigpt.com/v1. 您还必须提供来自仪表板的 API 密钥。此密钥用于验证您的预付费额度。

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

任何标准的 OpenAI 兼容客户端都可以与此设置配合使用。模型 ID 在所有请求中保持不变。

发送您的第一次请求

向以下地址发送 POST 请求 /v1/chat/completions 附带您的系统提示和用户消息。这将返回原始文本，不对合法成人主题进行内容拒绝。

使用 uncensored 模型 ID 以确保行为一致。API 接受标准参数，如 temperature 和 max_tokens.

错误如余额不足返回 402 状态。无效密钥返回 401。使用下面的 curl 命令测试连接性。

启用流式传输以实现实时输出

设置 stream: true 生成 token 时接收。这降低了长输出的感知延迟。流传输非常适合聊天界面。

最后一个数据块包含总令牌使用量。请解析此数据以实现计费透明。使用流式传输示例正确处理部分响应。

非流式请求等待完整完成。这更适合单步任务，如代码生成。选择适合你用户体验的方法。

使用 JSON 模式进行结构化数据

设置 response_format: {"type": "json_object"} 强制输出有效的 JSON。这可以防止幻觉语法错误。用于数据提取任务。

模型遵循您在提示中提供的模式。结合函数调用可实现自动化工作流。JSON 模式确保可靠的解析。

始终在您的端验证输出。API 保证格式，但不保证您的业务逻辑的语义正确性。使用 Node 示例实现此功能。

限制、错误和上下文窗口

监控使用情况以避免服务中断。上下文窗口总共为 100,000 个 token。每次请求的最大输出为 16,000 个 token。超过 8 MB 的请求将被拒绝。

速率限制为每个密钥每分钟 300 次请求。并发请求上限为 8。超出这些限制将返回 429 错误。如果需要，请升级您的信用额度等级。

错误免费。您只为成功的 token 使用付费。查看 API 仪表板以获取实时指标。使用 Python SDK 进行健壮的错误处理。

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);

流式传输

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)