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获取 API 密钥
https://api.bestuncensoredaimodel.com/v1

OpenAI 兼容,无拒绝,纯输出。

Bestuncensoredaimodel快速入门:集成无审查模型

快速入门:集成无审查模型

立即使用我们的无审查 LLM API 开始生成文本。本指南涵盖基本的 OpenAI 兼容端点、认证和流式传输,以便快速集成。

获取 API 密钥

认证与基础 URL

使用标准基础 URL 和 API 密钥将您的客户端连接到我们的 API。您的请求通过 Authorization 使用 Bearer token 的 header。基础 URL 为 https://api.bestuncensoredaimodel.com/v1. 这确保了与现有 OpenAI SDK 和工具的兼容性。在仪表板上生成你的密钥并妥善保管。

发送请求:聊天补全

通过聊天补全端点发送文本并接收文本。使用模型 ID uncensored 用于无限制响应。您的提示词保持原样,没有隐藏的训练。设置您的系统指令以定义语气。API 处理其余部分。请参阅下面的示例。

curl https://api.bestuncensoredaimodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit starts at 6am tomorrow."}]
  }'

Python SDK 集成

使用官方 OpenAI Python 库与 API 交互。在客户端初始化时配置 base URL 和 API 密钥。此方法所需的样板代码最少。您可以发送消息并接收结构化输出。它与我们未审查的模型无缝配合。以下是 Python 实现。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.bestuncensoredaimodel.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 SDK 集成

使用 JavaScript SDK 集成到服务器端应用程序中。导入客户端并设置环境变量。此方法支持现代异步模式。您可以高效地处理错误和响应。设置方式与 Python 方法类似。参见下面的 Node.js 代码。

import OpenAI from "openai";

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

流式响应与 Token 用量

启用流式传输以在生成时接收令牌。这降低了长输出的感知延迟。API 使用服务器发送事件 (SSE) 进行流式传输。令牌使用详情出现在最后一个数据块中。这对于实时用户界面非常理想。查看流式传输示例。

stream = 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、错误和上下文窗口

根据严格的速率限制监控使用情况。您每分钟获得 300 个请求和 8 个并发请求。上下文窗口总共支持 100,000 个令牌。401 等错误表示密钥无效。402 错误意味着您需要更多积分。使用指数退避处理 429。您的预付费积分永不过期。

常见问题

什么是用于编码任务的最佳无审查 AI 模型?

无审查模型有效处理代码生成,且没有内容拒绝。它支持每个请求最多 16,000 个输出 token。这允许在单次调用中生成大型代码块。使用 JSON 模式获取结构化代码响应。

API 是否使用我的提示进行训练?

不,您的提示词不会用于训练。我们通过注册只需一个电子邮件来优先考虑隐私。在生成文本时,您的数据仍归您所有。这适用于发送到 API 的所有输入 token。

如何开始使用无审查 LLM API?

使用 Google 或邮箱注册即可获取 API 密钥。您将获得 0.50 美元的七天试用额度。通过 USDT 或 USDC 充值以进行持续使用。基础 URL 适用于任何标准的 OpenAI 兼容客户端。

获取您的 API 密钥

注册,获取密钥,更新您的端点。所需配置仅此而已。

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