先用无审查 AI

前提条件：SDK 与基础 URL

安装你首选的 SDK 并将其指向我们的基础 URL。我们支持标准的 OpenAI 兼容客户端，因此你可能已经拥有所需的工具。你需要从仪表板获取 API 密钥。将基础 URL 更改为我们的端点。这确保所有请求正确路由到我们的服务器。

• 为你的语言安装 SDK。
• 创建账户并生成密钥。
• 将基础 URL 设置为 https://api.uncensoredlink.com/v1.

Copycurl https://api.uncensoredlink.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run npm install react"}]
  }'

无需复杂的设置。只需使用您的密钥和正确的端点配置客户端。这使您的集成保持简单直接。

使用您的 API 密钥进行认证

在每个请求的 Authorization 请求头中传递 API 密钥。这将验证您的身份并授予对 uncensored 模型的访问权限。如果没有有效的密钥，API 将返回 401 错误。从仪表板页面生成您的密钥。注册后立即显示。在后续调用中使用此密钥。请妥善保管。不要公开分享。每个账户标准配置一个密钥。如果生成新密钥，请替换旧密钥。这确保了清晰的使用追踪。您的隐私保持完整。账户仅需电子邮件。

发送您的第一个聊天补全

向以下地址发送 POST 请求 /v1/chat/completions 附带您的消息。模型直接响应文本。这是一个简单的文本输入、文本输出接口。使用模型 ID uncensored. 此 ID 路由至我们专门调优的模型。它处理成人内容时不会拒绝。您可以设置温度等参数。调整这些参数以控制创造性。响应包含生成的文本。在响应中检查使用详情。这有助于您跟踪令牌消耗。错误免费。仅计算已完成的令牌。从简单的提示开始。测试连接。验证输出质量。这确认您的设置正常工作。

启用流式传输以实现实时输出

设置 stream 设置为 true 以获取实时结果。API 会在生成令牌时发送令牌。这改善了长回复的用户体验。即时接收部分结果。随着每个数据块的到达进行处理。持续更新您的 UI。这能创建平滑的打字效果。最后一个数据块包含总令牌用量。使用此数据更新您的余额显示。流式传输适用于所有标准参数。您仍然可以控制 temperature 和 top_p。此功能对于聊天界面至关重要。它显著降低了感知延迟。您的客户端必须正确处理 SSE。

使用函数调用和 JSON 模式

在请求中定义工具以进行结构化输出。模型可以根据你的提示调用函数。这实现了复杂的代理工作流。使用 JSON 模式以确保严格符合模式。设置 response_format 到 json_object. 这确保了可预测的解析。将工具与 JSON 模式结合使用以构建健壮的应用。模型清楚地理解工具定义。将工具结果传回模型。它以上下文方式继续对话。这支持高级自动化任务。保持工具模式简单。复杂的模式可能会使模型困惑。先用简单的示例进行测试。验证输出格式是否符合您的预期。这确保了可靠的集成。

处理令牌和使用限制

密切关注您的令牌使用情况和请求限制。上下文窗口总共为 100,000 个令牌。这包括输入和输出令牌。您的输出限制为每次请求 16,000 个令牌。错误不消耗额度。速率限制为每分钟 300 次请求。您可以拥有 8 个并发请求。请求体必须小于 8 MB。如果您超出限制，将收到 429 错误。定期检查您的余额。需要时通过加密货币充值。额度永不过期。错误通过支持团队修复。这确保了服务的连续性。

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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