無過濾 AI API 文件

身份驗證與基礎 URL

使用您的 API 金鑰對每項請求進行身份驗證，以存取無審查的 AI 服務。

將基礎 URL 設定為 https://api.bestuncensoredmodels.com/v1 並將您的金鑰傳遞至 Authorization 標頭. 您每個帳戶會收到一組金鑰，在註冊後立即顯示。

首次請求

發送標準的完成請求以接收原始、未過濾的文字輸出。

模型 ID 為 uncensored. 配置您的客戶端以指向我們的基礎 URL 並包含您的憑證。

Copycurl https://api.bestuncensoredmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the list of models supporting 4k context windows"}]
  }'

Python SDK 集成

使用您的金鑰和正確的基礎 URL 初始化客戶端以啟用 uncensored LLM API。

安裝官方 OpenAI 套件並設定主機。這使您可以使用熟悉的方法，同時存取我們的專用基礎設施。

Copyfrom openai import OpenAI

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

配置 Node.js 客戶端以將請求路由到我們的 uncensored 模型端點。

設定 baseURL 和 apiKey 屬性。這確保您的應用程式直接與我們的伺服器通訊，無需代理伺服器開銷。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

串流回應

透過伺服器傳送事件即時串流接收權杖。

設定 stream 在請求中設為 true。最後一個區塊包含總 token 使用量，以確保計費透明。此方法可降低長篇創意寫作時的感知延遲。

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、錯誤與上下文

您的請求受 100,000-token 的上下文視窗限制，以及每分鐘 300 次請求的限制。

透過驗證金鑰來處理 401 錯誤。402 錯誤表示預付額度不足。使用 429 來管理速率限制。錯誤不會消耗額度，確保您只為成功的 token 付費。