API 快速整合指南

身份驗證與基礎 URL

要使用我們的 AI API，你需要 API 金鑰和正確的基礎 URL。在 Get API key 頁面使用電子郵件和密碼註冊即可立即取得金鑰；測試不需要信用卡。在任何相容於 OpenAI 的客戶端中使用基礎 URL https://api.llmsincensura.com/v1。身份驗證是透過在 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY 標頭中發送金鑰來完成。這種標準方法確保你的 無審查 LLM 能與你熟悉的工具配合運作。

你將服務的模型是 uncensored。請務必在請求中進行設定。沒有複雜的路徑；你輸入文字並獲得原始文字。若你的應用程式需要特定端點，這就是聊天所需的唯一端點。簡潔是快速且無摩擦整合的關鍵。

端點 /v1/chat/completions

無審查 AI API 的核心是聊天完成端點。發送訊息列表（系統、使用者、助手）並接收完整回應。這種直接的方法避免了其他模型在成人或爭議性主題上常見的內容拒絕。JSON 結構與 OpenAI 完全相同，方便你從其他平台遷移。

請記住，我們僅支援此端點用於文本。沒有嵌入或圖像生成。要開始使用，你可以使用 curl 測試簡單請求，以驗證金鑰是否有效且回應未經過濾。

Copiarcurl https://api.llmsincensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python 整合

Python 開發人員可以使用官方 openai 函式庫並調整基礎 URL。這允許利用現有的工具和 SDK 生態系統。設定金鑰和 base_url 以指向我們的伺服器。uncensored 模型將處理你的輸入，並保持高達 100,000 個 token 的上下文。

此設定非常適合需要快速且無審查回應的自動化腳本或後端應用程式。由於我們自有 GPU 伺服器上的專用基礎設施，回應速度通常很快。

Copiarfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmsincensura.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 整合

在 JavaScript/Node 生態系統中，整合同樣直接。使用 OpenAI SDK 並覆寫基礎 URL。這允許網頁應用程式或 Node 伺服器使用 無限制的 AI，而無需更改現有程式碼邏輯。錯誤處理與 Promise 的行為與使用其他 OpenAI 客戶端時完全一致。

請記住，該模型不是 GPT 或 Claude，而是針對此服務特別調整的開放權重模型。這確保了無過濾行為的一致性。設定環境變數以在生產環境中保持金鑰安全。

Copiarimport OpenAI from "openai";

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

SSE 串流輸出

為了改善使用者體驗，請在請求中設定 stream: true 以啟用串流輸出。你將隨著生成過程接收文本片段，從而降低感知延遲。這對於即時聊天應用程式至關重要，因為使用者期望逐字看到回應。

串流輸出保持與完整回應相同的無過濾特性。你可以在客戶端或伺服器端處理這些片段以漸進呈現回應。這是在互動應用程式中展示 無審查聊天 AI 力量的最佳方式。

Copiarstream = 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)

限制與錯誤處理

你的金鑰每分鐘限制為 300 次請求。如果超過此閾值，你會收到 429 錯誤。請求主體也有 8 MB 的限制。如果金鑰無效，你會收到 401；如果沒有額度，則收到 402。最大上下文為 100k 個 token（提示詞 + 回應）。

唯一的嚴格內容限制是禁止未成年人性內容，這始終適用。對於其他主題，模型非常寬鬆。請查看標準的 OpenAI 錯誤程式碼以快速除錯你的整合。