OpenAI-Compatible API 文件

基礎 URL 與驗證

第一步是將您的客戶端設定為使用我們的基礎 URL。將您的 SDK 指向 https://api.unsensoredgpt.com/v1 並將您的 API 金鑰傳遞至 Authorization 標題。您在儀表板透過 Google 或電子郵件註冊後，即可立即取得此金鑰。

我們的身份驗證非常簡單：無需複雜的作用域或 OAuth 流程。只需使用您生成的金鑰。

您必須在每個請求中傳送的模型識別碼為 uncensored. 這是一個針對成人用途微調的開放權重模型，與 GPT 或 Claude 不同。它不是轉售的廠商模型。

首次請求

發送標準聊天完成請求以測試連接性和 token 使用情況。使用 uncensored 模型 ID 以確保您命中我們特定的微調版本。

此範例示範了一個簡單的文本生成任務。如果您收到包含 content 的 JSON 回應，表示您的整合運作正常。

Copycurl https://api.unsensoredgpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate the API status response"}]
  }'

檢查 usage 欄位以驗證 token 計數與我們的預付信用餘額是否相符。

Python SDK 集成

使用官方 openai 用於與我們的 API 互動的 Python 函式庫。將基礎 URL 設定為我們的端點並提供您的 API 金鑰。

此方法讓您在無需重寫 HTTP 用戶端的情況下即可重複使用現有程式碼庫。該程式庫會自動處理序列化。

Copyfrom openai import OpenAI

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

請記得明確指定模型為 uncensored 在您的客戶端初始化或請求主體中。

Node SDK 整合

對於 JavaScript 開發者，Node.js SDK 的運作方式與 Python 版本相同。使用 base URL 和金鑰初始化客戶端。

傳遞 uncensored 模型 ID 以確保正確的路由。SDK 管理連線池和重試機制。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

此設定支援同步和非同步呼叫，取決於您的應用程式架構。

串流回應 (SSE)

在請求主體中將 stream: true 在您的請求中。我們的 API 為即時 token 傳輸回傳伺服器發送事件（SSE）。

解析 delta.content field from each chunk to assemble the final response. Token usage statistics are included in the final chunk.

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)

串流可降低長篇輸出的感知延遲。它非常適合聊天介面。

限制、錯誤與上下文

您的上下文視窗總計為 100,000 個 token。每次請求的最大輸出為 16,000 個 token。超過這些限制將回傳 400 錯誤。

常見錯誤包括 401（無效金鑰）、402（預付餘額不足）和 429（速率限制）。速率限制為每金鑰每分鐘 300 次請求。

提示詞不用於訓練。您的信用額度永不過期。透過加密貨幣充值以恢復服務來處理 402 錯誤。