API 文档

认证和基础 URL

API 要求每个请求都携带 bearer token。在“获取 API 密钥”页面上，通过 Google 或电子邮件密码登录即可生成您的密钥。密钥立即显示，无需电话验证。使用基础 URL https://api.uncensoredaigithub.com/v1 通过更新 base_url 和 api_key 值。此设置适用于任何 OpenAI 兼容的客户端。

端点： https://api.uncensoredaigithub.com/v1

Auth 标头： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

每个账户支持一个活跃密钥。发布新密钥会自动使前一个密钥失效。这可以防止在跨不同环境轮换凭据时出现令牌漂移。

聊天完成端点

向 /v1/chat/completions 使用模型 ID uncensored. API 接受标准的聊天消息，并针对合法的成人用途返回无内容过滤器的文本响应。您可以配置参数，如 temperature, top_p，以及 stop 以控制创造力和输出长度。

上下文窗口总共允许 100,000 个 token，包括提示和补全。设置 max_tokens 用于控制输出，如果省略，默认值为 2,048 个 token。错误和拒绝不会消耗积分，因此您可以安全地进行测试。

流式响应与用量

通过将 stream: true 在您的请求中。API 返回包含部分文本数据块的服务器发送的事件 (SSE)。Token 用量数据仅出现在流的最后一个数据块中。这允许实时渲染响应并准确跟踪消耗。

流式传输非常适合角色扮演应用或长篇幅内容生成。你可以解析 SSE 流以增量更新 UI。API 确保即使连接过早断开，使用指标也保持准确。

函数调用与工具

通过提供 tools 请求中的数组。模型可以返回带有参数的结构化工具调用。使用 tool_choice 用于强制执行特定行为，例如自动函数执行。此功能支持与外部服务或自定义逻辑的集成。

定义带有名称、描述和参数模式的函数。API 在响应中返回函数名称和参数。解析这些参数以执行你的自定义代码。此功能使 uncensored LLM API 适合复杂的智能体工作流。

JSON 模式与参数

通过设置 response_format 到 {"type": "json_object"}模型返回有效的 JSON 而非纯文本。这对于数据提取或配置生成非常有用。将其与函数调用结合使用，可实现强大的 API 集成。

其他支持的参数包括 seed 用于确定性输出， presence_penalty，以及 frequency_penalty. 使用 seed 用于重现特定响应以进行调试。调整惩罚值以减少重复或鼓励输出中的多样化词汇。

错误处理和限制

API 的速率限制为每分钟 300 次请求，每个密钥最多 8 个并发请求。请求体不得超过 8 MB。如果超出这些限制，您将收到 429 状态码。身份验证失败返回 401 错误。余额不足触发 402 错误。

根据实际令牌用量计费。预付费余额永不过期，因此您无需担心月度续订。如遇重复扣费等问题的，请使用支持页面解决。

cURL

Copycurl https://api.uncensoredaigithub.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run the unit tests for the new auth module."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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