无审查 LLM API 快速入门

安装标准的 OpenAI SDK

首先将官方库添加到您的项目环境中。这确保了与我们的 uncensored 模型无需自定义解析逻辑。

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

这些包自动处理序列化。您无需第三方路由库或自定义标头。

配置 base URL 和 API 密钥

将您的客户端指向我们的专用端点以绕过标准提供商。将基础 URL 设置为 https://api.cheapestapikey.com/v1 并从仪表板注入您的密钥。

认证依赖于标准的 Bearer 令牌。将您的唯一密钥传递到 Authorization 或通过 SDK 配置对象。

发送第一个无审查聊天补全

向 /v1/chat/completions 使用您想要的提示词调用端点。该模型接受标准参数，如 temperature 和 top_p.

我们的无审查模型处理合法的成人、虚构或有争议的主题，不会拒绝。

Copycurl https://api.cheapestapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list available endpoints"}]
  }'

处理流式传输响应和 token 使用情况

通过将 stream: true 实时接收 token。每个块包含部分文本，最后一个块包含总 token 用量。

这种方法降低了大型输出的感知延迟。你可以在块到达时进行处理，而无需等待完整的 16,000 令牌限制。

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)

使用函数调用和 JSON 模式

使用工具或严格的 JSON 格式为下游应用程序构建您的输出。在 tools parameter and let the model choose the best action.

或者，使用 response_format: {"type": "json_object"}. 这确保了你的 NSFW 聊天机器人或自动化脚本的解析一致性。

Copyfrom openai import OpenAI

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

检查模型并管理限制

查询 GET /v1/models 验证可用端点。我们的系统支持 100,000 令牌上下文和每分钟 300 次请求。

如果您超出限制，将收到 429 错误。请确保密钥处于活跃状态且已充值，因为 401 错误表示凭据无效，402 错误表示余额不足。

Copyimport OpenAI from "openai";

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