集成无审查 LLM API
使用标准 OpenAI 兼容协议将无审查 LLM API 集成到您的应用中。本指南涵盖发送请求、处理流式传输和管理 API 密钥的必要步骤。
前提条件与 SDK 安装
为您首选的语言安装官方 SDK 以与端点通信。您需要 Python 3.7+ 或 Node.js 18+ 以及有效的 API 密钥。客户端库自动处理序列化和重试逻辑。这确保了您的集成在负载变化时保持稳定。
必需版本： Python openai>=1.0.0 或 Node [email protected]. 这些包支持现代的流式传输和工具调用接口。
设置 Base URL
将您的 SDK 客户端指向我们的特定基础 URL，以正确路由流量。这确保您连接到无审查模型，而非默认的 OpenAI 端点。基础 URL 为 https://api.iasenzacensura.com/v1.
在客户端初始化代码中配置基础 URL。只需这一项更改，即可将所有后续调用重定向至我们的基础设施。您可以通过调用以下接口来验证连接： GET /v1/models 并检查 uncensored 模型 ID。
使用 API 密钥认证
在 Authorization 每次请求时的请求头。使用格式 Bearer YOUR_API_KEY 用于验证你的身份。密钥在通过 Google 或电子邮件注册后立即生成。
保持密钥安全。它提供对预付费额度的访问。如果你丢失了密钥，请从仪表板生成新密钥；旧密钥将立即失效。这确保你的未使用余额受到保护，免受未经授权的访问。
发送聊天补全请求
发送一个 POST request to /v1/chat/completions 附带您的提示和模型 ID。模型 ID 为 uncensored. 这返回一个针对合法成人用途无内容拒绝的文本响应。
curl https://api.iasenzacensura.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 Python web frameworks"}]
}'响应包括令牌使用统计信息。输入令牌每百万个成本为 $0.15；输出令牌每百万个成本为 $0.50。错误不会消耗信用额度，这在测试阶段保护了你的余额。
处理流式响应（SSE）
通过将 stream: true 在您的请求正文中。这将返回用于实时 Token 传输的服务器发送事件 (SSE)。您接收随生成而来的部分 Token，显著降低了感知延迟。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.iasenzacensura.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)每个块包含部分文本和使用数据。最后一个块包含请求的总 token 数。解析这些事件以增量更新 UI。这对于期望即时反馈的聊天界面非常理想。
配置参数和工具
使用标准参数自定义生成行为，例如 temperature, top_p，以及 stop. 设置 response_format 到 {"type": "json_object"} 用于结构化输出。通过传递 tools 数组。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.iasenzacensura.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);这些参数控制随机性和结构。较高的温度增加创造性；较低的值提高精确度。工具定义允许模型动态调用外部函数。这使复杂工作流无需外部解析逻辑即可实现。
流式传输
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)支持问答
这是唯一的可用无审查 ia API 吗？
不，但我们的 API 针对开发者集成速度和透明的预付费定价进行了优化。我们托管单一无限制模型，确保行为一致且无路由开销。其他服务可能提供多个模型或不同的定价结构。
如果我超出速率限制会怎样？
您收到 429 Too Many Requests 错误。限制为每个密钥每分钟 300 次请求。重试前等待片刻，或在需要时升级您的使用层级。突发限制允许每个密钥 8 个并发请求。
我可以使用此 API 用于商业应用吗？
是的，前提是内容合法且不涉及未成年人。您的提示词不用于训练，确保隐私。您只为消耗的令牌付费，无需月度订阅费。
数秒内生成您的密钥
注册账户，检索令牌，更新端点 URL。这涵盖了全部配置。
