无过滤 AI API 文档

认证和基础 URL

通过更新基地址并提供有效的 API 密钥连接到无限制 LLM API。服务端点为 HTTPS://api.uncensoredaitextgenerator.com/v1。通过在仪表板上使用 Google 或邮箱地址注册来获取密钥。无需电话号码。该密钥授予对无限制模型的访问权限，必须通过 Authorization 请求头发送。请妥善保管此凭据，以免令牌被未经授权的使用。我们的基础设施处理繁重工作，让您专注于应用逻辑。

聊天完成端点

向 /v1/chat/completions 端点发送消息以接收文本响应。该端点接受包含user和assistant角色的标准JSON负载。模型处理您的输入并返回生成的文本。此方法适用于简单查询和复杂的多轮对话。这是无审查AI文本生成器的主要接口。您可以调整参数以控制创造力和响应长度。错误返回标准HTTP代码以便于调试。

流式响应与 SSE

通过在请求中将 stream 参数设置为 true 启用实时输出。API 在 token 可用时返回服务器发送事件 (SSE)。这显著降低了终端用户的感知延迟。每个 chunk 包含部分文本，最后一个事件包含使用元数据。实现简单的事件监听器以高效处理传入的数据流。这种方法非常适合需要即时反馈循环的聊天界面。它确保了长生成任务期间的流畅用户体验。

函数调用与 JSON 模式

使用函数调用或 JSON 模式精确构建您的输出。在请求中定义工具以引导模型采用特定格式。无审查模型严格遵守这些指令以实现可靠解析。将 response_format 设置为 json_object 以实现严格的 JSON 合规性。此功能支持自动化工作流程和数据提取任务。您可以传递工具定义以启用动态行为。将其与温度设置相结合，以获得最佳的结构和创造性平衡。

参数：温度、Top-P 和停止序列

使用标准 LLM 参数控制生成行为。将 temperature 设置在 0 到 2 之间以调整随机性。调整 top_p 以进行核采样，从而优化词汇选择的多样性。使用 stop 参数在特定短语处停止生成。这些控制功能允许针对创意写作或事实性响应进行微调。uncensored 模型会尊重这些限制，不会出现意外的拒绝。尝试不同的组合以找到适合您用例的最佳语气。默认值适用于通用目的。

Token 使用与计费指标

计费基于实际 Token 消耗，无隐藏费用。输入 Token 每百万 $0.15，输出 Token 每百万 $0.50。错误和拒绝请求不收费。您的预存额度将覆盖直至耗尽的用量。上下文窗口支持最多 100,000 个 Token。每次请求最大输出为 16,000 个 Token。加密充值包含赠额。通过响应头或最终 SSE 事件监控用量。您的账户无月度订阅。

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);

流式传输

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)