Unfiltered AI Chatbot：快速入門：整合無審查 LLM API

基礎 URL 與身份驗證

開始整合時，請將您的用戶端指向基礎 URL https://api.unfilteredaichatbot.cc/v1。API 遵循標準 OpenAI chat-completions 結構，這意味著您可以透過僅更新基礎 URL 並提供 API 金鑰來使用現有的 SDK。

驗證機制依賴 Authorization 標頭。請以 Bearer YOUR_API_KEY 格式包含你的 API 金鑰。系統會在每次請求時驗證此金鑰。若金鑰遺失或無效，你將收到 401 錯誤。每個帳戶限用一個有效金鑰；生成新金鑰會立即使舊金鑰失效。這確保了簡易的存取控制，無需複雜的權限階層。

API 金鑰在透過 Google 或電子郵件註冊後立即顯示。無需手機號碼，只要您的預付額度足以支付使用量，金鑰就會保持有效。錯誤和拒絕不會消耗額度，因此您可以安全地測試身份驗證。

基本完成請求

發送 POST 請求至 /v1/chat/completions，並將您的模型 ID 設定為 uncensored。有效負載需要包含您對話歷史的 messages 陣列。此端點接受文字輸入並回傳文字輸出，嚴格遵循 chat-completions 格式。

以下是一個標準的 curl 範例，展示簡單的兩輪對話。只要主題合法，模型將不會阻止對成人或爭議性主題的回應。請務必明確包含 model 欄位以指向正確的無審查實例。

對於 Python 開發者，官方 OpenAI SDK 可直接使用。只需使用您的基礎 URL 和金鑰初始化用戶端即可。

Copyfrom openai import OpenAI

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

對於 Node.js 使用者，結構相同。初始化用戶端並呼叫 chat.completions.create。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

串流回應

在請求載入中設定 stream: true 以啟用串流輸出。API 會回傳 SSE 串流，隨著 token 生成逐步交付。這非常適合對延遲敏感的即時使用者介面。

串流的最後一個區塊包含完整的用量統計資料，包括輸入和輸出的 token 計數。您可以使用這些資料來更新您的 UI 或準確追蹤計費。請注意，token 用量僅在最後一個區塊中報告，因此您必須解析整個串流才能獲得準確的計數。

這裡有一個 curl 範例顯示串流請求的結構。請將佔位符替換為您的實際金鑰和訊息內容。

Copycurl https://api.unfilteredaichatbot.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

串流不會影響計費或速率限制；每個生成的 token 仍會計入您的用量和限制。

函式呼叫

API 支援透過 tools 和 tool_choice 參數進行函式呼叫。在 tools 陣列中定義您的函式，模型將在適當時回傳結構化的 JSON。您可以透過將 tool_choice 設定為特定函式或 auto 來強制使用工具。

此功能在相同的無審查上下文中運作，這意味著除非違反硬性內容限制，否則模型不會拒絕呼叫與成人或利基主題相關的函式。如果您需要嚴格的 JSON 輸出以供解析，請使用設定為 {"type": "json_object"} 的 response_format。

函式呼叫是標準 chat-completions 端點的一部分，因此除了請求有效負載外，不需要其他設定。請確保您的函式定義遵循 OpenAI 的 schema 格式以確保相容性。

JSON 模式

對於需要結構化資料的應用程式，請將 response_format 設定為 {"type": "json_object"}。這會指示模型輸出有效的 JSON，減少下游系統的解析錯誤。此模式適用於提取資料、產生組態或驅動代理工作流程。

JSON 模式與函式呼叫並存，但也可用於直接的文字轉 JSON 轉換。由於模型無審查，即使對於複雜或不尋常的資料結構，它也會產生 JSON，而不會因內容過濾器而拒絕。

請記住，JSON 模式仍會計入您的 token 限制和計費。請確保您的提示詞清楚定義 JSON 結構以提高輸出品質。100,000 token 的上下文視窗適用於輸入和輸出的總和。

速率限制與錯誤

每個 API 金鑰限制為每分鐘 300 個請求和 8 個並行請求。請求正文不得超過 8 MB。如果您超過速率限制，API 會回傳 429 錯誤。如果您的額度耗盡，您會收到 402 錯誤。身份驗證失敗會導致 401 錯誤。

上下文視窗總共為 100,000 個 token，每個請求的最大輸出為 32,000 個 token（如果未設定 max_tokens 則為 2,048）。錯誤和拒絕是免費的，因此您可以測試限制而不消耗額度。額度永不過期，預付金額根據實際使用量收費。

有關詳細的錯誤處理，請檢查狀態碼。401 表示金鑰無效或缺失，而 402 需要儲值。使用支援頁面解決計費問題。試用不需要信用卡，但儲值需要加密貨幣。

串流輸出

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)