API 文件

基礎 URL 與驗證

所有請求的基礎 URL 為 https://api.onlinellmuncensored.com/v1. 通過在 Authorization 標頭。此金鑰提供存取單一無審查模型的權限，該模型針對無限制的文字生成進行了最佳化。

首次請求

發送標準的聊天完成請求以測試連線。該 API 接受與 OpenAI 客戶端相同的 JSON 結構。

Copycurl https://api.onlinellmuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the release notes for the latest SDK version"}]
  }'

請確保取代 YOUR_API_KEY 搭配您的實際金鑰。回應會傳回生成的文字和 token 使用統計數據。

Python SDK

安裝官方 openai 套件並設定基礎 URL 指向我們的端點。這使您可以使用熟悉的 Python 方法處理您的提示。

Copyfrom openai import OpenAI

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

將您的訊息作為字典列表傳遞。客戶端會處理序列化並直接返回模型的回應。

Node SDK

使用正確的基礎 URL 與 API 金鑰在 Node.js 中初始化 OpenAI 用戶端。此設定同時適用於 CommonJS 和 ES 模組匯入。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

呼叫 chat.completions.create() 搭配您的提示陣列。程式庫會自動管理 HTTP 連線。

串流回應

在請求主體中將 stream: true 在你的請求中。你將收到包含隨生成而來的部分文字區塊的伺服器發送的事件（SSE）。

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)

增量處理每個數據塊以構建最終回應。最後一個數據塊包含請求的總 token 使用量。

限制、錯誤與上下文

每個金鑰允許每分鐘 300 次請求和 8 個並發連線。上下文視窗總共支援 100,000 個 token，最大輸出為 16,000 個 token。錯誤包括 401 用於金鑰無效， 402 用於信用不足，以及 429 用於速率限制。超過 8 MB 主體大小限制的請求將立即被拒絕。