เอกสาร API โมเดล AI แบบไม่เซ็นเซอร์
วางโมเดล uncensored ของเราลงในสแต็กที่มีอยู่ของคุณด้วยการเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่าเพียงครั้งเดียว เราให้ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI โดยตรงซึ่งส่งข้อความดิบโดยไม่มีการปฏิเสธเนื้อหาตามปกติ
URL ฐาน
https://api.modelaiuncensored.com/v1โมเดลuncensored
URL ฐานและการตรวจสอบสิทธิ์
API โมเดล AI unc晨报 อยู่ที่ https://api.modelaiuncensored.com/v1. คุณได้รับคีย์ API ที่ใช้งานได้อย่างละ 1 คีย์ต่อบัญชี ออกให้ทันทีหลังการสมัครผ่าน Google หรืออีเมล ส่งคีย์นี้ใน Authorization header เป็น Bearer token เราไม่รองรับคีย์หลายตัวต่อบัญชี ดังนั้นให้หมุนคีย์ของคุณโดยการสร้างคีย์ใหม่บนแดชบอร์ดหากจำเป็น
คำขอครั้งแรก
ส่งคำขอ chat completion มาตรฐานเพื่อทดสอบการเชื่อมต่อ รหัสโมเดลคือ uncensored. คุณจะได้รับข้อความตอบกลับโดยตรงโดยไม่มีการกรองเนื้อหาสำหรับหัวข้อที่ถูกต้องตามกฎหมาย เอนด์พอยต์นี้แทนที่ URL พื้นฐาน OpenAI ของคุณในไคลเอนต์ใดๆ
curl https://api.modelaiuncensored.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "return the first ten lines of a json schema for user authentication"}]
}'
การผสานรวม Python SDK
ใช้ไลบรารี Python ทางการของ OpenAI เพื่อเชื่อมต่อกับ API ของเรา โดยเปลี่ยน base URL ไปยัง endpoint ของเราและตั้งค่า API key ของคุณ วิธีนี้ช่วยให้คุณคงโครงสร้างโค้ดเดิมไว้ได้ขณะเข้าถึงความสามารถของ LLM uncensored ของเรา
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.modelaiuncensored.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)
การผสานรวม Node SDK
สำหรับนักพัฒนา JavaScript SDK ของ OpenAI Node ทำงานได้ทันที กำหนดค่า base URL และ API key ในวัตถุการเริ่มต้นของคุณ สิ่งนี้ทำให้เข้ากันได้กับโปรเจกต์ TypeScript หรือ JavaScript ที่มีอยู่ของคุณโดยไม่ต้องใช้ไคลเอนต์ที่กำหนดเอง
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelaiuncensored.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);
การใช้งานโทเค็นและการตอบกลับแบบสตรีม
เปิดใช้งานการสตรีมโดยตั้งค่า stream: true ในการร้องขอของคุณ เราส่งคืน Server-Sent Events (SSE) สำหรับการส่งออกแบบเรียลไทม์ ชิ้นสุดท้ายของสตรีมมี usage object ที่ระบุจำนวน input และ output tokens ที่ประมวลผล ช่วยให้คุณติดตามต้นทุนได้อย่างแม่นยำเมื่อโมเดลสร้างข้อความ
stream = 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)
ข้อจำกัด, ข้อผิดพลาด และบริบท
API ของเรารองรับหน้าต่างบริบทขนาด 100,000 โทเค็นสำหรับ prompt และการเติมรวมกัน คุณจำกัดอยู่ที่ 300 คำขอต่อนาทีต่อคีย์และคำขอพร้อมกันได้สูงสุด 8 คำขอ หากคีย์ของคุณไม่ถูกต้อง คุณจะได้รับข้อผิดพลาด 401 ข้อผิดพลาด 402 บ่งชี้ถึงเครดิตพรีเพย์ไม่เพียงพอ ในขณะที่ 429 บ่งชี้ว่าคุณชนขีดจำกัดอัตราแล้ว
คำถามที่พบบ่อย
นี่คือโมเดล AI แบบไม่มีเซนเซอร์ของ OpenAI อย่างเป็นทางการหรือไม่?
ไม่ เราโฮสต์โมเดล open-weight ที่ปรับแต่งเพื่อผลลัพธ์แบบ uncensored ไม่ใช่โมเดลของ GPT หรือผู้ขายรายอื่นใด เข้ากันได้กับรูปแบบ API ของ OpenAI แต่ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของเราเอง
เกิดอะไรขึ้นถ้าฉันชนขีดจำกัดอัตราการใช้งาน?
คุณจะได้รับข้อผิดพลาด 429 Too Many Requests ขีดจำกัดคือ 300 คำขอต่อนาทีต่อคีย์ คุณสามารถสร้างคีย์ใหม่เพื่อรีเซ็ตตัวนับจำกัดอัตรา เนื่องจากคีย์แต่ละคีย์มีโควตาของตัวเอง
API LLM uncensored รองรับสตรีมมิ่งหรือไม่?
ใช่ คุณสามารถเปิดใช้งานการสตรีมได้โดยตั้งค่าพารามิเตอร์ stream เป็น true เราส่งข้อมูลเป็นชิ้นส่วน SSE โดยชิ้นส่วนสุดท้ายจะมีข้อมูลการใช้งานโทเค็นเพื่อวัตถุประสงค์ในการเรียกเก็บเงิน
รับคีย์ API ของคุณ
สมัครสมาชิก คัดลอกโทเค็น แล้วอัปเดต URL พื้นฐานของคุณ เรียบง่าย