无过滤 AI API 文档

基础 URL 和认证设置

首先将客户端指向 https://api.uncensoredaiopen.com/v1 并在中发送您的 API 密钥。 Authorization header. 此基础 URL 适用于任何 OpenAI-compatible SDK，因此您只需更改端点并注入密钥即可。我们不使用嵌入、图像或音频，仅提供纯文本生成。您的密钥可访问 uncensored 模型，它不会拒绝合法的成人内容。使用 Google 或电子邮件注册即可立即获取密钥。不需要电话号码。密钥在创建后立即显示。

首次请求

使用标准的 POST 请求向聊天补全端点发送第一个提示。这将确认您的密钥有效并返回文本响应。模型 id 仅为 uncensored. 您可以发送任何提示，包括成人主题，无需担心被拒绝。响应将以 JSON 格式返回。请使用以下 curl 命令测试您的设置。该命令发送一条简单消息，并期望返回文本回复。

Copycurl https://api.uncensoredaiopen.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set user role to admin in the config file"}]
  }'

此请求演示了基本的文本输入、文本输出流程。您可以调整 model field if you want to be explicit, but uncensored 唯一选项。响应中包含生成的文本 choices 数组。

Python SDK 集成

使用官方 OpenAI Python 库快速集成。设置 base_url 指向我们的端点并提供密钥。此方法为您处理重试和 JSON 解析。这是构建原型的最快方式。下面的代码展示了如何初始化客户端并发送消息。然后，您可以迭代响应对象。

Copyfrom openai import OpenAI

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

此配置确保与现有代码库兼容。该 response.choices[0].message.content field contains the generated text. You can pass parameters like temperature 控制创造性。该模型针对成人话题的标准提示进行响应，无内容过滤器。

Node SDK 集成

使用 OpenAI Node SDK 将 JavaScript 或 TypeScript 项目集成。使用我们的基础 URL 和 API 密钥配置客户端。此方法非常适合 Web 服务器或后端服务。下面的代码片段演示了基本的聊天补全调用。它处理请求并记录响应文本。您可以扩展此代码以处理错误或流式传输数据。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

The response object contains the generated content. You can access it via response.choices[0].message.content. 此 SDK 支持用于编写整洁代码的 async/await 模式。您还可以设置参数，如 top_p 或 seed 用于确保可复现性。该模型经过调优，适用于无限制文本生成。

流式响应

通过将 stream: true 在请求中。这将随生成发送 token，从而降低感知延迟。API 使用服务器发送事件（SSE）进行实时更新。Token 使用详情包含在最后一个数据块中。这对于用户可以看到文本实时出现的聊天界面非常有用。下面的代码展示了如何在 Python 中处理流式传输。

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)

每个块包含部分响应。您可以将这些部分连接以形成完整文本。最后一个块包含使用情况统计信息，例如输入和输出令牌计数。流式传输期间的错误作为单独的块发送。如果用户中断请求，您可以提前停止流。

限制、错误和上下文窗口

提示和补全的上下文窗口合计为 100,000 个 token。每次请求的最大输出为 16,000 个 token，或者如果 max_tokens 未设置。您被限制为每分钟 300 次请求，每个密钥最多 8 个并发请求。请求体必须小于 8 MB。错误包括：401 表示密钥无效，402 表示余额不足，429 表示达到速率限制。余额为预付费且永不过期。不退还余额，但重复扣款可通过支持团队修复。模型始终拒绝未成年人色情内容。