OpenAI-compatible API 文件
取得可輸出無限制內容且不過濾合法文本的 OpenAI 相容 API。本快速入門指南將引導您完成認證、請求與串流處理,使用我們的無審查 LLM 模型。
基礎 URL 與驗證
驗證:使用在 Authorization 標頭。透過儀表板使用 Google 或電子郵件註冊,即可立即取得金鑰。註冊不需要手機號碼。使用基礎網址 https://api.abliteratedllmmodels.com/v1 使用任何 OpenAI 相容的客戶端。
- 標頭:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY - 上下文窗口:總計 100,000 tokens
curl https://api.abliteratedllmmodels.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Show the status of the deployment pipeline"}]
}'
POST /v1/chat/completions
使用標準聊天完成端點將文字訊息发送至 uncensored AI API。模型 ID 始終為 uncensored. 您可以使用 temperature 和 top_p. 輸入 token 每 1M 成本為 $0.15,輸出 token 每 1M 成本為 $0.50。錯誤與拒絕不會消耗餘額。設定 max_tokens 控制輸出長度,若省略則預設為 2,048。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.abliteratedllmmodels.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)
串流回應與 token 用量
透過伺服器發送事件(SSE)逐 token 接收更新,適用於低延遲應用程式。每個串流的最後一個區塊包含請求的完整 token 用量統計資料。這允許在不儲存中間 token 的情況下精確追蹤成本。串流非常適合期望即時文字生成的聊天介面。無審查模型支援與大多數 SDK 相容的標準 SSE 格式。
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)
函式呼叫與 JSON 模式
透過設定 response_format 以 {"type": "json_object"}. 這可確保模型返回有效的 JSON,以便在您的程式碼中可靠地解析。您也可以為函式呼叫定義工具,使用 tools 和 tool_choice. API 支援標準參數集,包括 stop, seed,以及懲罰機制。這種靈活性使得 abliterated 模型適合複雜的代理工作流程。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.abliteratedllmmodels.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);
速率限制與錯誤處理
API 實施嚴格限制以確保所有用戶的穩定性。每個金鑰每分鐘允許 300 次請求。併發請求限制為每金鑰 8 次。每個請求主體必須低於 8 MB。若超過這些限制,API 將返回 429 狀態碼。無效金鑰會觸發 401 錯誤,而餘額不足則導致 402 錯誤。已消耗的餘額不予退款,但如重複扣款等錯誤可透過支援團隊解決。
上下文窗口與限制
每個請求支援總計 100,000 個 token 的上下文視窗(包含提示詞與補全內容)。每個請求的最大輸出長度為 16,000 個 token。如果您未指定 max_tokens, 預設輸出限制為 2,048 個 token。此大上下文允許廣泛的文檔分析或長對話歷史。該模型設計為在不降低智能的情況下處理這些長度。使用試用信用額度在充值加密貨幣之前測試這些限制。
常見問題
abliterated LLM 模型的 API 為何?
這是一款託管的 OpenAI 相容 API,提供單一無審查的大型語言模型。該模型為合法成人用途輸出無限制內容,不過濾爭議性話題。它在專用伺服器上運行,採用透明且基於使用量的計價方式。
我如何為 API 付費?
餘額僅限透過加密貨幣充值:USDT (TRC20) 或 USDC (Base)。您可以添加 $20 至 $500 之間的任意整數金額。對於較大的充值,您將獲得贈送餘額:存款 $50 贈送 +5%,存款 $100 贈送 +10%,存款 $200 贈送 +15%。
有任何內容限制嗎?
該模型未設審查,但有一個硬性限制:不涉及涉及未成年人的性內容。包含此特定內容的請求將被拒絕。所有其他合法的成人、虛構或爭議性話題均允許。提示詞不會用於訓練您的數據。
立即取得 API 金鑰
註冊,複製金鑰,更新你的基礎 URL。就是這樣。