API 文档和快速入门

认证和基础 URL

首先将 API 密钥设置在 Authorization 头部，使用基础 URL https://api.gptuncensoredapi.com/v1 适用于所有请求。此方法兼容标准 SDK。注册后立即获得密钥。无需电话号码。只需 Google 或邮箱登录。您的密钥是发送请求的唯一凭证。

保持密钥安全。它授予你预付费额度的直接访问权限。错误不消耗额度。拒绝免费。只有成功的完成才会收取 token。模型 ID 是 uncensored. 它不是 GPT。它是一个独立的开放权重模型。

Chat Completions 端点

向以下地址发送 POST 请求 /v1/chat/completions包含您的 messages 数组。将模型设置为 uncensoredAPI 返回文本响应。它支持高达 100,000 个令牌的上下文。最大输出为 16,000 个令牌。设置 max_tokens 如果您不需要那么多。此端点处理您所有的文本生成需求。

使用 system 和 user 角色构建您的提示。模型直接响应。没有额外的格式。只是原始文本输出。您可以调整 temperature 等参数。这使您能够控制创造性。用于故事或数据提取。

流式响应与用量数据

通过将 stream: true. 您会收到生成的数据块。这降低了感知延迟。最后一个数据块包含使用数据。它显示输入和输出 Token。您可以实时跟踪成本。这对计费准确性至关重要。

优雅地处理流关闭。错误可能会中断流程。始终检查最后一个 chunk 以获取统计信息。这有助于您调试 token 使用情况。流式传输适用于所有参数。它是聊天界面的推荐方式。

函数调用与 JSON 模式

在请求中定义工具。模型可以调用函数。使用 tool_choice 用于强制执行行为。JSON 模式可通过 response_format. 强制严格的 JSON 输出。这对于结构化数据非常有用。将工具与 JSON 结合使用以提高可靠性。

在 messages 中传入工具定义。模型将返回参数。请在代码中解析这些参数。这支持复杂的工作流。保持函数模式简单，避免深层嵌套，以提高成功率。

参数：温度、Top P、Seeds

调整 temperature 用于创造力。较低的值更具确定性。使用 top_p 用于核采样。设置 seed 用于获得可复现的结果。这些参数影响输出质量。尝试不同的组合。找到适合您使用场景的方案。也支持停止序列。

存在惩罚和频率惩罚很有帮助。它们能减少重复。适用于长上下文。微调这些参数可获得最佳效果。模型对清晰的指令响应良好。参数采用标准的 OpenAI 格式。

速率限制与请求约束

每分钟可发送 300 次请求。最多支持 8 个并发请求。请求体限制为 8 MB。上下文窗口为 100,000 个 token。错误请求免费。拒绝请求免费。仅有效补全消耗积分。请留意您的使用情况。API 密钥与账户唯一绑定。如需重置限制，可更换密钥。

通过退避处理 429 错误。401 表示密钥无效。402 表示无余额。通过加密货币充值。余额永不过期。明智使用赠送余额，它们永久有效。

cURL

Copycurl https://api.gptuncensoredapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top five linux terminal commands"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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