無過濾 AI API 文件

驗證與金鑰

透過儀表板生成您的 API 金鑰。

使用 Google 或您的電子郵件登入，即可立即收到權杖。

試用不需要信用卡。

將此金鑰用於 Authorization 標頭。

聊天完成端點

向標準聊天補全 URL 發送請求。

端點接受 JSON 載入並返回文字。

將基礎 URL 設定為指向我們的基礎設施。

使用模型 ID uncensored 用於無限制輸出。

這可與任何 OpenAI 相容 SDK 配合。

Python SDK 集成

透過 pip 安裝官方客戶端庫。

使用您的金鑰和自訂基礎 URL 配置客戶端。

呼叫聊天方法並傳入您的提示詞與參數。

從結果對象中提取助手響應。

Node SDK 用法

在您的 Node.js 專案中匯入 OpenAI 套件。

使用正確的基礎 URL 和金鑰初始化客戶端。

使用您的輸入呼叫聊天完成端點。

根據需要處理回應串流或物件。

串流回應

透過將 stream 旗標設為 true 來啟用串流。

接收即時生成的文字區塊。

Token 用量詳情出現在最後一個數據塊中。

這可降低長輸出時的感知延遲。

限制、錯誤與上下文

上下文窗口支援總計 100,000 tokens。

速率限制為每分鐘 300 次請求。

401 錯誤表示您的金鑰無效。

402 錯誤表示預付額度不足。

429 回應表示您達到了速率限制。

cURL

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

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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