如何 集成 Uncensored AI API

为什么选择 Uncensored AI API？

大多数商业 LLM 提供商实施严格的安全过滤器，可能会阻止创意写作、角色扮演或对争议性主题的技术分析。无审查 AI API 消除了这些任意拒绝，使模型能够基于其训练数据而非内容策略层来回答问题。这对于构建需要原始模型输出且无需后处理过滤器的应用程序的开发者特别有用。

与将请求路由到多个供应商的模型聚合器不同，该服务提供单一的专用模型。这消除了路由逻辑的不可预测性，并确保请求行为的一致性。该模型是经过专门调整的开放权重模型变体，旨在最大限度地减少合法成人内容、安全研究和虚构叙事的拒绝。

然而，'无审查'并不意味着没有限制。服务仍对涉及未成年人的性内容执行硬性限制。对于大多数其他用例（包括成熟主题或非传统逻辑），模型都会生成响应。这种方法非常适合希望完全控制应用内容策略而不依赖提供商偏好的开发者。

环境配置

集成始于将兼容 OpenAI 的 SDK 指向正确的 base URL。接口托管在 https://api.uncensoredai.top/v1。这意味着你可以使用官方的 OpenAI Python 或 Node.js 库而无需重写客户端逻辑。你只需更新 base_url 参数并提供 API 密钥。

服务支持 100,000 token 的上下文窗口，这比许多标准产品大得多。这允许大量的提示词历史或大型文档处理。请注意，每次请求的最大输出为 32,000 token。如果你未指定 max_tokens，默认值为 2,048 token。

• SDK 兼容性： 适用于任何支持 OpenAI Chat Completions 协议的客户端。
• 上下文窗口： 100k token 总量（输入 + 输出）。
• 最大输出： 每次请求 32k token。

确保正确设置环境变量以避免延迟问题。API 专为直接、代码优先的集成而设计，因此没有需要学习的 Web 界面。你仅通过 HTTP 请求与其交互。

身份验证和标头

身份验证通过标准的 Authorization 标头处理。注册后将获得单个 API 密钥。与每个账户颁发多个密钥的服务不同，该平台每个账户只允许一个活动密钥。如果你生成新密钥，旧密钥将立即失效。

要认证请求，请包含以下标头：Authorization: Bearer YOUR_API_KEY。服务还提供 GET /v1/models 接口，返回可用模型信息，包括模型 ID uncensored。这在发送复杂负载前验证连接时非常有用。

速率限制：

• 每个密钥每分钟 300 次请求。
• 每个密钥同时 8 个并发请求。
• 最大请求主体大小为 8 MB。

这些限制对大多数应用来说很慷慨，但应遵守以避免 429 错误。由于没有订阅层级，这些限制适用于所有用户，无论余额多少。

发送你的第一个补全请求

基本请求遵循标准的 Chat Completions 格式。你发送包含 model 设置为 uncensored 和 messages 数组的 JSON 负载。服务返回文本响应。没有嵌入、视觉或音频接口——这是一个纯文本 API。

示例请求：

以下演示了标准的聊天补全。将 YOUR_API_KEY 替换为你的实际密钥。

Copycurl https://api.uncensoredai.top/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."}]
  }'

响应将在 choices[0].message.content 中包含生成的文本。错误以标准 HTTP 格式返回，允许你优雅地处理重试或失败。请注意，错误不会消耗你的额度，因此你可以自由测试。

对于熟悉 OpenAI 的开发者，体验完全相同。唯一的区别是基础 URL 以及模型在内容过滤方面的行为。这种一致性降低了已使用 OpenAI 兼容工具的团队的学习曲线。

处理流式响应

通过服务器发送事件 (SSE) 支持流式输出。这允许你接收生成的 token，为长响应提供更好的用户体验。流式接口与非流式接口相同；你只需在请求中设置 stream: true。

流式优势：

• 降低用户的感知延迟。
• 能够实时显示部分结果。
• 随着 token 的增量处理，有效利用内存。

流式响应的最后一个块包含 token 使用统计信息。这对于计费准确性至关重要，因为你可以精确追踪消耗了多少 token。流式传输期间出错可能导致部分响应，因此你的客户端应优雅地处理不完整的块。

代码示例：

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)

确保你的客户端库正确处理 SSE 流。大多数现代 SDK 都抽象了这一点，但了解底层协议有助于调试连接问题或解析错误。

高级功能：JSON 模式和工具

API 支持通过设置 response_format 为 {"type": "json_object"} 实现结构化输出。这强制模型返回有效的 JSON，对于与其他软件系统集成至关重要。此功能在数据提取或生成配置文件时特别有用。

还支持函数调用。你可以在请求中定义工具，模型将在其响应中返回工具调用。这允许复杂的流程，其中 LLM 可以触发外部操作。tool_choice 参数允许你强制使用特定工具或让模型自行决定。

关键参数：

• temperature：控制随机性。
• top_p：控制多样性。
• stop：定义停止序列。
• seed：用于确定性响应。

这些功能使 API 适合需要可靠结构化数据的生产应用程序。虽然模型是无审查的，但它仍然在请求时遵守结构约束。这种自由与结构的平衡是构建复杂代理的开发者的关键优势。

监控用量与限制

使用量按 API 密钥跟踪。仪表板显示你当前的额度余额和最近的请求历史。由于计费基于实际的 token 使用量，你可以实时监控成本。服务不对错误或拒绝收费，这在测试阶段可以节省资金。

用量指标：

• 输入 token：每 1M token 收费 $0.25。
• 输出 token：每 1M token 收费 $1.00。
• 错误：免费。

如果你的客户端库支持，可以设置警报，但主要的监控通过账户仪表板完成。每分钟 300 次请求的限制确保所有用户的公平使用。如果超过此限制，你将收到 429 状态码。

对于高流量应用，建议实施指数退避重试。服务旨在可靠，但可能会出现网络问题或速率限制。跟踪你的 token 使用量有助于有效预算，特别是因为额度不会过期。

通过加密货币管理额度

支付仅通过加密货币处理。你可以使用 USDT (TRC20) 或 USDC (Base) 为你的账户充值。最低充值金额为 $10，最高为 $500。没有月度订阅或经常性费用。

奖励额度：

• 充值 $50：+5% 奖励额度。
• 充值 $100：+10% 奖励额度。

额度不会过期，因此您可以一次性充值并随时间使用。这对于 token 消耗量变化的长期项目非常理想。由于没有信用卡处理费，对于已经持有稳定币的开发者来说，加密货币是一种具有成本效益的选择。

支付流程：

Copyimport OpenAI from "openai";

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

要支付，请从仪表盘生成存款地址，发送加密货币，额度将自动添加。额度不可退款，但如重复扣款等错误可通过支持页面修复。这种模式减少了可能面临银行限制的全球开发者的摩擦。