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获取 API 密钥

OpenAI 兼容 API 文档

获取输出无过滤合法文本的无限制内容 OpenAI 兼容 API。本快速入门指南将指导您完成认证、请求和流式传输,使用我们的无限制 LLM 模型。

基础 URL 和认证

通过在 Authorization 页眉。通过仪表板使用 Google 或邮箱注册,即可即时获取密钥。注册无需手机号。使用基础 URL https://api.abliteratedllmmodels.com/v1 使用任何 OpenAI 兼容客户端。

  • 标头: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
  • 上下文窗口:总共 100,000 个 token
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

使用标准聊天补全端点向 uncensored AI API 发送文本消息。模型 ID 始终为 uncensored。您可以使用 temperature 和 top_p输入 token 的成本为每 1M $0.15,输出 token 的成本为每 1M $0.50。错误和拒绝不消耗额度。设置 max_tokens 控制输出长度,如果省略则默认为 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)

流式响应和令牌使用

通过服务器发送事件 (SSE) 逐令牌接收更新,适用于低延迟应用程序。每个流中的最后一个块包含请求的完整令牌使用统计信息。这允许在不存储中间令牌的情况下精确跟踪成本。流式传输非常适合期望即时文本生成的聊天界面。无审查模型支持大多数 SDK 兼容的标准 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)

函数调用和 JSON 模式

通过设置 response_format 到 {"type": "json_object"}. 这确保模型返回有效的 JSON,以便在代码中进行可靠解析。您还可以使用 tools 和 tool_choiceAPI 支持标准参数集,包括 stop, seed,以及惩罚。这种灵活性使得 abliterated 模型适合复杂的代理工作流。

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);

速率限制与错误处理

API 实施严格限制以确保所有用户的稳定性。每个密钥每分钟允许 300 次请求。并发请求每个密钥限制为 8 个。每个请求体必须保持在 8 MB 以下。如果超出这些限制,API 将返回 429 状态码。无效密钥触发 401 错误,而余额不足导致 402 错误。已消耗的余额不退款,但如重复扣款等错误可通过支持部门解决。

上下文窗口和限制

每个请求支持提示词和补全内容总计 100,000 token 的上下文窗口。每次请求的最大输出长度为 16,000 token。如果您未指定 max_tokens, 默认输出限制为 2,048 个 token。此大上下文允许进行广泛的文档分析或长对话历史。该模型旨在在不降低智能的情况下处理这些长度。使用试用积分在通过加密货币充值之前测试这些限制。

常见问题

abliterated LLM 模型的 API 是什么?

这是一个托管的 OpenAI 兼容 API,提供一款无审查的大型语言模型。该模型为合法成人用途输出无限制内容,不过滤争议性话题。它在专用服务器上运行,定价透明且基于使用量。

我如何为 API 付费?

余额仅通过加密货币充值:USDT (TRC20) 或 USDC (Base)。您可以添加 $20 至 $500 之间的任何整数金额。对于较大的充值,您将获得奖励余额:$50 起 +5%,$100 起 +10%,$200 起 +15%。

是否有任何内容限制?

该模型无审查,但有一条硬性限制:不涉及涉及未成年人的性内容。包含该特定内容的请求将被拒绝。所有其他合法的成人、虚构或争议性话题均允许。提示词不会用于训练你的数据。

立即获取 API 密钥

注册,复制令牌,更新你的基础 URL。就是这样。

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