API 文件：Uncensored LLM Endpoint

基礎 URL 與驗證

您的 API 金鑰用於驗證對我們端點的所有請求。我們為每個帳戶發行一個有效金鑰，生成新金鑰時會立即取代舊金鑰。此設計讓您的存取簡單且安全，無需複雜的權限範圍。

將您的客戶端指向我們的基礎 URL，並在標頭中傳遞金鑰。系統會以 401 狀態碼拒絕無效金鑰。您無需管理多個金鑰或等待審核。

首次使用 cURL 的請求

透過發送簡單的文字補全來驗證您的整合是否運作。使用 uncensored 模型識別碼，以確保您收到不受限制的回應且無內容篩選。

此請求展示了我們 API 所需的基本結構。將 YOUR_API_KEY 替換為您的實際憑證。

Copycurl https://api.modelsunlocked.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the server port to 8080 and restart"}]
  }'

Python SDK 集成

使用官方 OpenAI Python 函式庫與我們的端點互動。在建立客戶端實例之前，請先設定 base URL 和 API 金鑰。這種方法確保與現有程式碼庫的相容性。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.modelsunlocked.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 設置

使用標準 SDK 將我們的無審查 LLM 整合到您的 JavaScript 應用程式中。使用您的特定基礎 URL 和金鑰設定客戶端。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

透過 SSE 的串流回應

透過將 stream 參數設為 true 來啟用串流。我們的 API 會傳回伺服器發送事件（SSE）以進行即時 token 交付。每個片段包含部分文字，允許您的應用程式逐步顯示結果。

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)

限制、錯誤與上下文視窗

您的帳戶支援 100,000 個 token 的上下文視窗，包含提示與補全 token。您每分鐘可發送最多 300 次請求，併發限制為 8 個同時請求。如果超過這些限制，API 將返回 429 速率限制錯誤。信用額度不足會導致 402 錯誤。請確保您的請求主體保持在 8 MB 以下。