Uncensored AI：為開發者打造的 OpenAI 相容 LLM API

Uncensored AI API 端點

我們服務的核心是一個單一專屬的大型語言模型，透過標準的 chat-completions 端點提供。與在多個供應商之間進行路由的聚合服務不同，我們提供直接存取一個無審查模型，該模型針對成人語境下的法律合規性進行了微調。你輸入文字，輸出文字。沒有嵌入向量、影像生成或音訊功能需要管理。這種簡潔性意味著你的程式碼可以直接使用標準的 /v1/chat/completions 路徑進行整合。該模型擁有 100,000 token 的上下文視窗，允許你處理大型文件或長對話。每次請求的輸出上限為 32,000 token，這足以涵蓋大多數使用情境，無需採用複雜的分塊策略。如果你需要一個專屬的無審查文字 API，此端點將精確提供這些功能，且無需額外處理聊天介面或複雜路由邏輯的負擔。

OpenAI SDK 相容性

我們的 API 嚴格遵循 OpenAI 協議。這意味著您可以使用官方的 Python、Node.js 及其他語言的 OpenAI SDK，只需進行少量修改。您只需更新兩件事：將 base URL 指向我們的端點，以及更新您的 API 金鑰。您必須傳送的模型 ID 為 "uncensored"。此相容性延伸至任何支援 OpenAI API 格式的客戶端，讓您可以將我們接入現有管線，而無需重寫整合層。參數如 temperature、top_p 和 seed 的運作方式與文件所述完全一致。這種方法將熟悉 OpenAI 生態系統的開發者的學習曲線降至零。

Copyfrom openai import OpenAI

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

開發者功能：串流、JSON、工具

我們支援現代開發模式，包括透過 Server-Sent Events (SSE) 的串流輸出回應、用於結構化輸出的 JSON 模式以及用於工具使用的函式呼叫。當進行串流時，token 使用細節包含在最後一個區塊中，允許你即時追蹤成本。JSON 模式確保模型返回有效的 JSON 物件，這對於程式化工作流程至關重要。函式呼叫允許你定義工具並讓模型決定何時使用它們。這些功能與 stop 序列和 presence_penalty 等標準參數同時提供。無微調或嵌入支援，使介面專注於文本生成。

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)

誰不適合使用

如果你需要聊天網站、影像生成、音訊處理或嵌入，此 API 不適合你。我們不提供內建的聊天介面；你必須建立自己的前端或使用第三方客戶端。我們不對多個模型進行路由，也不提供服務等級協議保證。如果你需要 HIPAA 合規、SOC2 認證或本機部署，此服務不適合你。我們也不支援模型微調或搜尋功能。這是為想要直接存取無審查模型、無需多模型聚合器複雜性或消費者聊天應用程式限制的開發者提供的原始文本 API。