API 文档：5 分钟快速集成

环境配置与认证

开始之前，你需要从仪表板获取唯一的 API 密钥。该密钥将作为你请求的认证标识。与通用模型不同，我们的 API 基于标准化接口，允许你使用官方 SDK 或任何兼容 OpenAI 的客户端。你无需提供电话号码或银行卡即可访问初始试用额度。

基础接口为 https://api.llmnoncensure.com/v1。请确保配置你的环境以使用此 base URL。API 密钥需通过 Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY> 头传递。每个账户生成一个密钥；你可以随时重新生成密钥，旧密钥将自动失效。

首次 cURL 请求

发送您的第一个请求以验证集成是否正常运行。我们使用模型 ID uncensored。此请求发送文本输入，并接收不带通常内容过滤器的文本响应，除非涉及未成年人的性内容。该模型经过微调，可针对成人、争议性或安全研究主题进行回复，而不会无故拒绝。

以下是测试连接的基本结构：

Copiercurl https://api.llmnoncensure.com/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."}]
  }'

此命令可验证你的密钥是否有效，以及模型是否准备好接收复杂提示词。

Python SDK 集成

如果您使用 Python 开发，请使用 openai 库实现无缝集成。设置环境变量 OPENAI_BASE_URL，或在客户端中直接传递 base_url。这样可以在仅更改模型来源的情况下复用现有代码。SDK 会为您处理 JSON 序列化和网络错误。

以下是一个最小示例：

Copierfrom openai import OpenAI

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

模型 uncensored 接受 temperature 和 max_tokens 等标准参数。你可以调整响应的创造性，而无需担心 AI 会因通用标准阻止被视为“高风险”的响应。

Node.js 与 JavaScript 使用

对于 JavaScript 或 TypeScript 环境，openai SDK 的工作方式相同。使用基础 URL 和 API 密钥配置客户端。这种方法非常适合后端应用或 API 服务器，它们需要将动态 AI 响应集成到系统中，同时不受大型通用供应商的限制。

Copierimport OpenAI from "openai";

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

确保正确处理异步响应。每个请求单独处理，确保你的业务逻辑不会被模型的生成延迟阻塞。100,000 token 的上下文窗口允许发送长系统指令或扩展的对话历史。

SSE 流式输出支持

为了获得流畅的用户体验，请通过服务器发送事件 (SSE) 启用流式输出。这允许逐字显示响应，而不是等待生成结束。这对于感知延迟至关重要的聊天界面特别有用。数据流遵循 OpenAI 标准，便于客户端解析。

Copierstream = 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)

流式输出不改变模型逻辑；它仅改变数据传输方式。每个 chunk 是最终响应的一部分。如果用户修改提示词，你可以随时停止流，从而优化你的额度使用。

速率限制、错误与上下文

了解 API 限制对于稳健集成至关重要。每个 API 密钥限制为每分钟 300 个请求。请求正文不得超过 8 MB。发生错误时，将返回标准 HTTP 代码：401 表示密钥无效，402 表示额度耗尽，429 表示超出请求速率。模型具有 100,000 token 的上下文窗口，结合提示词和响应。这允许发送长文档或深入对话而不会过早截断。与其他服务不同，没有固定的月费；你仅使用预付额度支付所消耗的内容。