API 文件

身份驗證與基礎 URL

向我們的基礎 URL 發送請求，並在標頭中包含有效的 API 金鑰。

• 基礎 URL： https://api.unlockedaimodels.com/v1
• 標頭： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

模型識別碼 simply 為 uncensored. 每個帳戶僅限一個有效金鑰，生成時會取代任何先前的金鑰。

Copycurl https://api.unlockedaimodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate the standard HTTP headers for a POST request."}]
  }'

聊天完成端點

The POST /v1/chat/completions 端點處理您的文字並返回補全內容。

這是我們提供的唯一文本端點。我們不提供圖像、音訊或嵌入生成。該模型接受標準的 messages 陣列，包含你的 system、user 和 assistant 輪次。

錯誤如 401 表示無效金鑰，而 402 表示您需要更多積分。請求僅在生成 token 時收費。

串流回應 (SSE)

在請求主體中將 stream: true 在你的請求主體中。

每個區塊包含部分文字，讓您可以即時顯示輸出。最後一個區塊包含用於帳務透明度的完整 token 用量統計數據。

此方法可降低長回應的感知延遲，這在生成超過 16,000 個 token 時至關重要。

Copyfrom openai import OpenAI

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

函式呼叫與工具

在請求中定義工具以啟用結構化函式呼叫。

該模型支援 tool_choice 參數，允許您強制執行特定行為或讓模型自行決定。這對於構建需要與外部系統互動而不破壞 uncensored 上下文的代理程式很有用。

確保您的工具定義遵循 OpenAI schema 以確保兼容性。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

JSON 模式與結構化輸出

強制模型回傳有效的 JSON，使用 response_format: {"type": "json_object"}.

這可確保應用程式的可預測解析。當提取資料或生成設定檔時，請使用此模式。

與函式呼叫結合，它為自動化任務創建了一個穩健的管線，無需外部驗證層。

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)

參數：Temperature、Top-P 與 Stop

使用 temperature 並透過 top_p.

使用 stop 序列以在特定標記處停止生成。上下文視窗總共為 100,000 個 token，最大輸出為 16,000 個 token，除非您指定較低的 max_tokens 值（預設為 2,048）。

速率限制為每分鐘 300 次請求，每支金鑰 8 次並行請求。