無過濾 AI API 文件

身份驗證與基礎 URL

透過更新基礎 URL 並提供有效的 API 金鑰連接至無限制 LLM API。服務端點為 HTTPS://api.uncensoredaitextgenerator.com/v1。您可透過在儀表板上使用 Google 或電子郵件地址註冊來獲取金鑰。無需電話號碼。該金鑰授予對無限制模型的存取權，且必須在 Authorization 標頭中發送。請妥善保管此憑證，以避免未經授權的令牌使用。我們的基礎設施處理繁重的後端工作，讓您專注於應用程式邏輯。

聊天完成端點

發送訊息至 /v1/chat/completions 端點以接收文本回應。此端點接受包含 user 和 assistant 角色的標準 JSON 負載。模型處理您的輸入並返回生成的文本。此方法適用於簡單查詢和複雜的多輪對話。這是無審查 AI 文本生成器的主要介面。您可以調整參數以控制創造力和回應長度。錯誤會返回標準的 HTTP 代碼，以便於除錯。

串流回應與 SSE

透過將 stream 參數設為 true 來啟用即時輸出。API 會回傳伺服器發送事件（SSE），因為 token 變為可用。這顯著降低了終端使用者的感知延遲。每個區塊包含部分文字，最後一個事件包含使用元數據。實現簡單的事件監聽器以有效處理輸入資料串流。這種方法非常適合需要即時反饋迴圈的聊天介面。它確保了長生成任務期間流暢的使用者體驗。

函式呼叫與 JSON 模式

精確構造您的輸出，使用函數調用或 JSON 模式。在您的請求中定義工具以引導模型朝向特定格式。無審查模型嚴格遵循這些指示以進行可靠解析。將 response_format 設置為 json_object 以實現嚴格的 JSON 合規。此功能支持自動化工作流程和數據提取任務。您可以傳遞工具定義以啟用動態行為。將其與 temperature 設置結合使用，以獲得最佳結構和創意平衡。

參數：Temperature、Top-P 與 Stop Sequences

使用標準 LLM 參數控制生成行為。將 temperature 設在 0 到 2 之間以調整隨機性。調整 top_p 以進行核心採樣，從而優化詞彙選擇的多樣性。使用 stop 參數在特定短語處停止生成。這些控制功能可針對創意寫作或事實性回應進行微調。uncensored 模型會遵循這些限制，不會出現意外的拒絕。嘗試不同的組合，以找到適合您使用情境的完美語氣。預設值對於一般用途效果良好。

Token 使用與計費指標

計費基於實際 Token 消耗，無隱藏費用。輸入 Token 每百萬收費 $0.15，輸出 Token 每百萬收費 $0.50。錯誤和拒絕回應不收費。您的預付信用額度將覆蓋用量直至耗盡。上下文視窗總共支援最多 100,000 個 Token。每次請求的最大輸出為 16,000 個 Token。透過加密貨幣儲值可獲得贈額。您可以透過回應標頭或最後的 SSE 事件來監控用量。您的帳戶不適用任何月度訂閱。

cURL

Copycurl https://api.uncensoredaitextgenerator.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check my API key validity and latency stats"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredaitextgenerator.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.uncensoredaitextgenerator.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

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)