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API 文档

通过配置 OpenAI 兼容客户端使用我们的基础 URL 和有效的 API 密钥,开始向我们的无审查 LLM API 发送请求。

基础 URLhttps://api.howtouseuncensoredai.com/v1
模型无审查

基础 URL 和认证

首先将客户端指向我们的基础 URL,并在授权请求头中传递您的密钥。我们提供一个单一端点,接受标准的 OpenAI 负载,无需自定义请求头或复杂的路由逻辑。您的 API 密钥授予对专用无审查模型的访问权限,您可以通过仪表盘使用 Google 或电子邮件认证即时生成密钥。请妥善保管您的密钥,因为它是所有请求的唯一凭证。

curl https://api.howtouseuncensoredai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the current temperature in london"}]
  }'

聊天完成端点

将提示发送到 chat/completions 使用标准 messages 数组结构。您必须将模型 ID 指定为 uncensored 以确保您访问的是正确的推理引擎。API 返回的文本响应会尊重您的 temperature 和 top-p 设置,且不会对合法内容产生隐藏拒绝。这种简单的结构允许您以最小的代码更改将我们的服务集成到现有项目中。

流式传输与 token 使用情况

通过将 stream: true 通过服务器发送事件(SSE)接收生成的 token。这降低了长响应的感知延迟,并允许你的界面实时更新。Token 用量详情包含在流的最后一个块中,因此你可以准确跟踪成本,而无需将整个响应存储在内存中。流传输期间的错误不会为部分输出收费。

stream = 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)

函数调用与 JSON 模式

使用 tools 用于启用函数调用,允许模型为应用程序输出结构化数据。您还可以通过设置 response_format 到 {"type": "json_object"} 用于严格的 schema 合规性。这些功能与我们的 uncensored 模型并行工作,因此你可以在获得结构化输出的同时保留模型处理复杂或小众主题的能力。清晰地定义你的函数 schema 以获得可靠的结果。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.howtouseuncensoredai.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 SDK 集成

通过覆盖基础 URL 指向我们的服务,使用官方 OpenAI Node SDK 快速集成。这确保了与期望标准 OpenAI 行为的现有包装器和中间件的兼容性。您可以优雅地处理错误,并根据我们的 API 返回的状态代码管理重试。SDK 处理序列化和反序列化,让您专注于应用程序逻辑而不是 HTTP 细节。

import OpenAI from "openai";

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

速率限制与配额

我们的 API 对每个密钥限制每分钟 300 次请求,并发上限为 8 个同时请求。如果超出这些限制,您将收到 429 错误,无效密钥将返回 401 错误。402 错误表示预付费余额不足,您可以使用 USDT 或 USDC 充值。该模型支持 100,000 个 token 的上下文窗口,在保持性能的同时允许处理大量输入数据。

常见问题

第一次使用无审查 AI?

注册账户以获得 $0.50 试用额度。然后,生成 API 密钥,并使用我们的基础 URL 和模型 ID 配置您的 OpenAI 兼容客户端。

如果我超出速率限制会怎样?

您将收到表示请求过多的 429 状态码。限制为每个密钥每分钟 300 次请求,最多 8 个并发请求。

uncensored LLM API 是否支持流式传输?

是的,将 stream 参数设置为 true 以接收服务器发送事件。令牌使用情况详情在流的最后一个数据块中提供,以确保准确的计费。

获取您的 API 密钥

注册,复制密钥,更新您的基础 URL。简单的设置。