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建立金鑰

無審查 LLM API 整合指南

在不到一分鐘內從無審查 LLM 獲得第一個回應。本指南涵蓋 OpenAI 相容的 API 端點、身份驗證以及用於快速整合的串流功能。

基礎 URL 與驗證

使用標準的 OpenAI 基礎 URL 結構連接至無限制 API。基礎 URL 為 HTTPS://api.aimodelwithnorestrictions.com/v1。每項請求都需要 API 金鑰。請透過儀表板使用 Google 或電子郵件生成金鑰。將其作為 Bearer 令牌傳遞至 Authorization 標頭。 YOUR_API_KEY. 金鑰識別您的預付信用額度。錯誤與拒絕不消耗 token。上下文視窗支援總計 100,000 token。輸入與輸出 token 共享此限制。除非另有指定,否則最大輸出為 16,000 token。

快速上手:您的第一個請求

發送簡單的文本提示以接收原始、無過濾的輸出。使用模型 ID "uncensored" 的 chat completions 端點。請求主體需要一個 messages 陣列。系統提示有助於設定行為。使用者訊息包含您的實際查詢。API 會立即返回文本回應。這適用於沒有企業過濾器的 NSFW 主題。您可以串流輸出或一次性接收所有輸出。uncensored 模型能很好地處理多樣化的創意任務。如果您發送大量請求,請檢查速率限制。限制為每支金鑰每分鐘 300 次請求。

curl https://api.aimodelwithnorestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check if port 8080 is open"}]
  }'

Python SDK 集成

使用官方的 OpenAI Python 函式庫以輕鬆整合。在客戶端初始化時設定 base URL 和 API 金鑰。下方的程式碼片段展示了基本的補全呼叫。所有請求的模型 ID 均保持為 "uncensored"。您可以調整 temperature 和 top_p 等參數。這些設定控制輸出的隨機性。函式庫會自動處理 HTTP 請求。您可以遍歷回應以進行除錯。錯誤處理對於生產環境系統至關重要。捕獲異常以管理速率限制或信用額度問題。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.aimodelwithnorestrictions.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 設置

高效地將無審查模型整合到您的 Node.js 應用程式中。安裝 OpenAI npm 套件並配置基礎 URL。將 API 金鑰傳遞給客戶端實例。使用您的提示呼叫 chat.completions.create 方法。回應物件包含生成的文字。您可以存取用於計費的使用量統計數據。透過非同步迭代器支援串流。這允許對長輸出進行即時處理。無審查 API 與標準 Node.js 工具無縫協作。確保您的環境支援現代 JavaScript 功能。

import OpenAI from "openai";

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

串流回應 (SSE)

使用伺服器發送事件(Server-Sent Events)即時接收權杖。在請求中將 stream 參數設為 true。API 會傳送多個資料區塊。每個區塊包含部分完成內容。解析 SSE 資料以重建完整文字。這可降低使用者的感知延遲。最後一個區塊包含權杖使用詳情。您可以隨時停止串流。uncensored 模型可處理長上下文而不崩潰。監控串流以偵測網路錯誤。建議為不穩定連線加入重連邏輯。

stream = 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)

限制、錯誤與上下文視窗

監控您的 Token 使用量以避免信用額度耗盡。401 錯誤表示金鑰無效。402 錯誤表示您的預付信用額度已耗盡。429 錯誤表示您已超出速率限制。您享有每分鐘 300 次請求的限制。突發限制允許 8 個同時請求。請求主體必須小於 8 MB。上下文視窗為 100,000 Token。輸出上限為每次請求 16,000 Token。拒絕回應免費且不計入餘額。信用額度永不過期。透過增加加密貨幣信用額度來升級您的方案。較大的充值可獲得額外信用額度。若有帳單問題,請使用支援頁面。

常見問題

什麼是適合 API 使用且無限制的最佳無審查模型?

我們的專屬無審查模型已針對無企業過濾器的原始輸出進行最佳化。它能有效處理 NSFW 和創意任務。該模型為開放權重,並針對無限制回應進行微調。

預付信用額系統在無審查 API 中是如何運作的?

您使用加密貨幣 (USDT 或 USDC) 付費。信用額按使用的 Token 計費。錯誤和拒絕免費。信用額永不過期。您可以為較大充值添加額外信用額。

我可以將無審查模型用於函式呼叫和 JSON 模式嗎?

是的,API 支援函數呼叫和 JSON 模式。您可以將回應格式指定為 json_object。提供工具和 tool_choice 參數。這允許從模型中擷取結構化資料。

金鑰生成只需幾秒鐘

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