无审查 LLM API 文档

认证和基础 URL

您的 API 密钥对每个请求进行身份验证。将其用于 Authorization 作为 bearer 令牌。所有端点的基础 URL 为 HTTPS://api.aichatbotunrestricted.com/v1。如果配置了，此 URL 可与官方 OpenAI SDK 配合使用。 base_url parameter correctly. Generate your key instantly via Google or email on the dashboard. No phone verification is required. Keep your key secure, as it grants access to your prepaid credit. If you lose it, generate a new one which replaces the old active key. The system charges by actual token usage, so errors do not consume your balance.

聊天完成端点

向聊天补全端点发送消息。模型ID始终为 uncensored. 该模型经过调整，在合法的成人用途下不进行内容拒绝。它不是 GPT 或 Claude。您提供包含 role 和 content 的消息对象列表。API 返回文本响应，格式为 choices 数组。对标准请求使用 POST 方法。此端点支持文本输入、文本输出交互。它不处理图像或音频。配置你的客户端以使用正确的 base URL。响应包含令牌使用统计信息，以实现计费透明。

流式响应（SSE）

通过将 stream 在请求中设置为 true。API 返回服务器发送的事件 (SSE)，而不是单个 JSON 对象。每个块包含部分数据。最后一个块包括完整的令牌使用统计信息。这种方法降低了用户的感知延迟。它允许您显示正在生成的文本。在客户端代码中处理流事件。当流结束时关闭连接。这种方法非常适合实时聊天界面。与等待完整响应相比，它提供了更流畅的用户体验。

JSON 模式与函数调用

通过设置请求结构化输出 response_format 到 {"type": "json_object"}. 模型将返回有效的 JSON 而非纯文本。这有助于解析数据或与其他系统集成。您也可以使用函数调用来让模型调用工具。在 tools 参数。模型根据上下文决定何时调用函数。使用 tool_choice 用于控制此行为。这两个功能都需要仔细的提示工程。确保您的 JSON 模式符合应用程序需求。在部署到生产环境之前进行彻底测试。

参数：温度、Top-p、Seed

使用 temperature. 较高的值会产生更多样化的输出。较低的值使响应更具确定性。使用 top_p 用于核采样。这限制模型仅考虑最可能的 token。设置 seed 用于获得可复现的结果。这对于调试很有用。您也可以设置 stop 序列以终止生成。调整 presence_penalty 和 frequency_penalty 影响令牌重复性。这些参数允许对输出样式进行微调。尝试不同的组合，以找到最适合您用例的设置。

速率限制与配额

每个 API 密钥每分钟允许 300 次请求。您最多可同时发起 8 个并发请求。最大请求体大小为 8 MB。如果超出速率限制，您将收到 429 错误。401 错误表示 API 密钥无效或缺失。402 错误表示您的预存信用额度已耗尽。通过加密货币充值以继续使用服务。上下文窗口为 100,000 个 token。这包括提示和补全 token。请仔细管理 token 用量，以避免意外费用。错误不会消耗信用额度。

cURL

Copycurl https://api.aichatbotunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the steps to deploy this docker container"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.aichatbotunrestricted.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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

流式传输

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)