幾分鐘內整合 Uncensored LLM API

安裝官方 OpenAI SDK

首先，將客戶端程式庫新增到您的專案環境中。這可確保與標準請求格式和串流協議的相容性，而無需自訂 HTTP 邏輯。

該套件自動處理驗證標頭和 JSON 序列化。一旦在工作區中解決依賴項，您就可以進行配置。

Copyfrom openai import OpenAI

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

設定基礎 URL 和 API 金鑰

透過設定 base_url 變數並將您的唯一金鑰注入客戶端實例。這個簡單的替換會將請求路由至我們優化的無審查模型，且無需更改程式碼結構。

透過檢查 /v1/models 端點。該系統返回可用的模型標識符，確認您的憑證有效且網路路徑已開啟。

Copycurl https://api.unlimitedllmapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all available endpoints for user authentication"}]
  }'

發送您的第一個聊天完成請求

建構標準聊天補全有效載荷，模型 ID 為 uncensored 以及您期望的訊息陣列。API 處理文字輸入並回傳生成的文字，支援以下參數： temperature 和 top_p 用於控制語氣。

確保您的請求主體在 8 MB 限制內。系統接受標準 JSON 物件，並返回您的應用程式可立即解析的結構化回應。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

處理串流與 Token 使用量

透過設定 stream 將 flag 設為 true。這會回傳伺服器發送事件 (SSE) 區塊，允許您的介面隨著 token 產生逐步顯示文字。

Token 用量統計數據出現在串流的最後一個區塊中。這種方法減少了用戶的感知延遲，同時根據實際消耗保持您的計費準確。

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)

啟用函式呼叫與 JSON 模式

透過設定啟用結構化輸出 response_format 以 {"type": "json_object"}. 這可強制模型回傳嚴格有效的 JSON，這對於與前端表單或後端服務進行可靠整合至關重要。

您也可以請求主體中定義工具以啟用函式呼叫。模型會回應特定的函式名稱和參數，讓您的程式碼能根據使用者意圖執行外部邏輯。

了解速率限制與上下文視窗

您的 API 金鑰支援每分鐘 300 次請求，最多同時處理 8 個請求。若超過這些限制，系統會返回 429 錯誤，直到視窗重置為止。

上下文視窗總共允許 100,000 個 token，包含提示與補全。每次請求的輸出上限為 16,000 個 token，若未指定則為 2,048 個 token。 max_tokens. 錯誤和拒絕不消耗信用額度。