快速上手：使用 Unzensiertes LLM API

Base URL 與身份驗證

unzensiertesllm.com 的 API 遵循既定標準，以簡化整合。所有請求均發送至基本 URL https://api.unzensiertesllm.com/v1。您需要一個 API 金鑰，註冊後即可在「取得 API 金鑰」頁面立即獲得。該金鑰透過標頭 Authorization: Bearer <IHR_SCHLÜSSEL> 傳遞。若您使用官方 SDK，只需在環境變數 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL 中設定基本 URL 與 API 金鑰即可。您要呼叫的模型 ID 為 uncensored。這是一款獨立且經過特別微調的模型，並非來自 GPT 或 Claude 等知名大型供應商。

發送第一個請求

若要測試運作方式，請發送簡單的聊天請求。介面預期收到包含角色 user 與訊息的 JSON 物件。回應類型為文字。成功的請求會以標準格式回傳結果。若 API 金鑰無效，將收到 401 錯誤。若您的額度已耗盡，API 將回傳 402。首次使用將獲得 0.50 美元測試額度，有效期為七天。

Kopierencurl https://api.unzensiertesllm.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."}]
  }'

使用 Python SDK

Python 專案可直接透過官方 openai 套件進行整合。由於 API 與 OpenAI 相容，您可以使用熟悉的語法。只需調整 base_url 並設定 API 金鑰。模型 uncensored 處理輸入時沒有其他供應商常見的典型內容過濾器，這使其非常適合創意或成人內容。請保持庫更新以確保相容性。

Kopierenfrom openai import OpenAI

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

使用 JavaScript 或 TypeScript 的開發人員可以使用 openai NPM 套件。使用我們基礎設施的基礎 URL 設定客戶端實例。這可以無縫連接至現有的 Web 應用程式或後端服務。回應可作為串流輸出或完整物件返回，具體取決於設定。模型 uncensored 也支援函式呼叫，這使得在複雜工作流程中的使用更加輕鬆。請確保您的 Node.js 環境是最新的，以充分利用所有功能。

Kopierenimport OpenAI from "openai";

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

啟用串流輸出 (SSE)

對於即時應用而言，串流輸出回應至關重要。請在請求中設定參數 stream: true。API 隨後會發送伺服器發送事件（SSE），其中包含生成文字的區塊。這能顯著改善最終使用者的感知延遲。您可以在模型仍在思考時逐步渲染文字。這對於需要即時回饋的聊天介面特別有用，無需等待完整生成即可顯示內容。

Kopierenstream = 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)

列出模型與限制

使用端點 GET /v1/models 查詢可用模型。您將看到模型 uncensored 及其詳細資訊。請注意速率限制：每個金鑰每分鐘允許 300 次請求。請求主體不得超過 8 MB。上下文視窗為 100,000 token（提示詞加上回應）。超出時將收到 429 等錯誤代碼。API 不提供嵌入或圖像生成。它專注於純文字補全。預付額度永不過期，您可以從 10 美元開始儲值。