几分钟内集成 Uncensored AI 模型

基础 URL 与身份验证

我们的 API 遵循 OpenAI 标准，只需调整基础 URL 和 API 密钥。基础 URL 为 https://api.uncensoredaimodels.cc/v1。注册后将获得一个有效的 API 密钥。将其作为 Bearer token 包含在 Authorization 头中。如果密钥无效，API 将返回 401 错误。如果余额不足，您将收到 402 错误。这种设计允许您通过仅更新两个配置值，将我们的服务替换到现有的 OpenAI 客户端中。

聊天补全接口

使用 POST /v1/chat/completions 接口向模型发送文本。模型标识符为 uncensored。请求必须保持在 8 MB 的负载限制和 100,000 个 token 的上下文窗口内。模型返回生成的文本，不对合法的成人主题进行标准的内容审查。将此接口用于直接文本生成任务。

Copycurl https://api.uncensoredaimodels.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

流式响应 (SSE)

通过设置 stream: true 启用实时 token 交付。API 返回服务器发送事件 (SSE)，允许您的应用在处理生成的 token。Token 使用统计信息仅出现在流的最后一个块中。这种方法减少了用户等待长文本内容时的感知延迟。

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)

Python SDK 集成

使用官方 OpenAI Python 库快速集成。将 base_url 设置为我们的接口并提供您的 API 密钥。客户端自动处理序列化和错误解析。这种方法非常适合需要结构化无审查文本输出的后端服务或数据处理脚本。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredaimodels.cc/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 SDK 集成

对于 JavaScript 环境，OpenAI Node SDK 可与我们的接口配合使用。使用您的基础 URL 和密钥初始化客户端。此集成支持同步和异步请求，非常适合 Express 服务器或无服务器函数。确保您的环境支持 SDK 所需的 Node 版本。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

模型参数与限制

使用 temperature、top_p 和 seed 等参数控制生成行为。您可以通过 response_format 强制执行 JSON 输出，或定义工具以进行函数调用。API 强制执行每分钟 300 个请求和每个密钥 8 个并发请求的硬性限制。如果超出这些限制，API 将返回 429 错误。输出限制为每个请求 32,000 个 token。