面向无审查模型的 API 文档

基础 URL 和认证

使用我们的 base URL 发送所有请求，并在标头中传递您的 API 密钥。此设置适用于任何标准 OpenAI SDK 或 HTTP 客户端，无需修改。注册后（使用 Google 或电子邮件，无需电话号码），您将立即获得密钥。该密钥在每次请求时针对我们的服务器对您的账户进行身份验证。

保持密钥安全，因为它提供对预付费额度的访问。你可以随时生成新密钥，这将立即替换旧密钥。无需管理多个密钥或导航复杂的基本使用权限范围。

首次请求

向聊天补全端点发送第一条消息，附带一个简单的提示。模型将返回文本输出，供您的应用程序逻辑使用。您可以使用最小的请求结构来测试连通性和响应质量。这将确认您的密钥有效且无审查模型已激活。

响应包含生成的文本和令牌使用详情。你可以解析此数据以显示结果或将其输入到后续提示中。这是在构建复杂工作流之前验证集成的最快方法。

Copycurl https://api.unfilterchatgpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten best practices for react state management"}]
  }'

Python SDK 集成

安装官方 OpenAI Python 包，并将其指向我们的基础 URL。这使您可以使用熟悉的方法，例如 client.chat.completions.create() 无需更改代码结构。将您的 API 密钥作为库的默认值传递。这种方法简化了已使用 OpenAI 兼容客户端的现有项目的集成。

您可以设置 temperature 或 top_p 等参数来控制响应的随机性。该库自动处理序列化和错误解析。这减少了样板代码，并加快了简单脚本和复杂应用程序的开发速度。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unfilterchatgpt.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 SDK 设置

使用我们的基础 URL 和您的 API 密钥初始化 OpenAI Node.js 客户端。这确保了与标准 JavaScript 和 TypeScript 项目的兼容性。您可以使用 Python SDK 中可用的相同补全方法。客户端高效处理网络请求和响应解析。

配置客户端选项以匹配您的应用程序需求。您可以根据需要调整请求超时或重试逻辑。此设置与现有的 Node.js 环境无缝协作，使您能够轻松地将 uncensored AI 功能添加到后端服务中。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

流式响应

通过在请求中将 stream 参数设置为 true 启用流式传输。这将按生成顺序逐令牌发送响应。它为实时应用提供了更好的用户体验。您可以在模型继续工作时立即显示部分结果。

解析流数据块以提取内容。最后一个数据块包含该请求的总令牌用量。这允许您准确追踪成本，同时为用户提供即时反馈。流式传输非常适合聊天界面和交互式工具。

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)

速率限制、错误与上下文

上下文窗口支持 100,000 个 token，同时适用于 prompt 和 completion。您可以发送长文档或扩展对话而无需截断。但是，每次请求的最大输出为 16,000 个 token，如果您未设置限制，则默认为 2,048 个 token。这确保了大型响应的一致性性能。

每个 API 密钥每分钟允许 300 次请求和 8 个并发请求。错误包括：401 表示密钥无效，402 表示余额不足。因内容限制导致的拒绝免费，而错误不消耗余额。高效管理请求以避免高流量期间的节流。