幾分鐘內整合 Uncensored AI

安裝標準 OpenAI SDK

開始安裝您偏好的程式語言的官方用戶端程式庫。這可確保您使用與主要供應商相同的請求結構，同時我們處理 uncensored 後端。不需要自訂封裝或舊版 HTTP 呼叫。您可以根據您的環境使用 pip 或 npm 繼續進行。

設定基礎 URL 和 API 金鑰

將您的客戶端指向我們的端點以正確路由請求。您必須將基礎 URL 設定為 HTTPS://api.aiuncensoredthe.com/v1，並提供來自儀表板的金鑰。此設定可確保所有呼叫都連接到無審查的 LLM API，而非預設的 OpenAI 伺服器。

• 基礎 URL：HTTPS://api.aiuncensoredthe.com/v1
• 模型 ID：uncensored
• 驗證：透過 API 金鑰使用 Bearer token

發送您的第一個聊天完成請求

向 /v1/chat/completions 發送標準 POST 請求並附上您的提示。uncensored AI API 會返回文本，且不套用標準內容過濾器。您可以傳送任何主題，包括成人或具爭議性的主題，只要不涉及未成年人即可。回應會立即返回生成的 token 串流。

Copycurl https://api.aiuncensoredthe.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return current UTC timestamp in ISO format"}]
  }'

啟用串流以獲取即時輸出

將 stream 參數設為 true 以降低延遲感知。這會透過伺服器發送事件 (SSE) 逐個傳送 token。您可以在模型繼續產生時即時顯示輸出。uncensored 模型能高效處理高吞吐量串流，且不會中斷連線。此方法顯著降低了感知等待時間。

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)

使用工具調用和 JSON 模式

啟用函式呼叫，讓模型執行外部邏輯。在請求主體中傳遞包含您的 Schema 定義的 tools 陣列。API 尊重 tool_choice 參數以進行精確控制。您也可以使用 response_format json_object 強制輸出 JSON，以進行結構化資料擷取。這種靈活性支援複雜的整合模式。

Copyfrom openai import OpenAI

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

管理上下文和參數

我們的無審查 AI 支持 100,000 token 的上下文窗口（提示和補全合計）。最大輸出為每次請求 16,000 token，若未指定則為 2,048 token。您可以調整 temperature 和 top_p 以控制創造力。速率限制為每密鑰每分鐘 300 次請求。401 錯誤表示密鑰無效，402 表示無信用額度，429 表示速率限制。

Copyimport OpenAI from "openai";

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