快速入门：集成无审查 API

前提条件：安装 SDK

为您首选的语言安装官方 SDK，以自动处理身份验证和请求格式化。大多数开发者更喜欢社区维护的、镜像标准 openai 库结构。这确保您的代码与 chat-completions 端点的未来更新保持兼容。

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

设置您的基础 URL

将您的客户端指向我们的特定基础 URL 以通过我们的 uncensored 基础设施路由请求。您必须更新 base_url 参数在您的客户端配置中，然后再发送任何请求。这将告诉 SDK 跳过标准的 OpenAI 服务器，并将流量定向到我们的专用端点。

基础 URL 为： https://api.openaiapikeypricing.com/v1

初始化客户端

使用从仪表板获得的 API 密钥创建您的客户端实例。将密钥作为字符串传入，并设置 base URL 以确保所有请求正确定向。此步骤为后续的 API 调用建立连接上下文，无需其他额外配置。

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

发起您的首次聊天补全

发送简单的文本提示至 /v1/chat/completions 用于验证您的集成。使用模型 ID uncensored 访问针对成人和争议性话题进行调优且无拒绝的开源权重模型。API 返回一个包含生成文本的标准完成对象。

Copycurl https://api.openaiapikeypricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the token costs for ten model variants"}]
  }'

处理流式响应

通过将 stream: true 生成 token 时接收。这降低了长内容或交互式应用的感知延迟。SDK 处理服务器发送事件（SSE）的解析，将每个 token 交付给你的事件处理器。

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)

限制、错误和上下文

您的密钥支持每分钟 300 次请求，并允许 100,000 个 token 的上下文窗口。如果密钥无效，请监控 HTTP 401 错误；如果预付费余额耗尽，请监控 402 错误；如果超出速率限制，请监控 429 错误。请求体大小超过 8 MB 或输出限制超过 16,000 token 也会返回错误。