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无限制 AI API 文档

在几分钟内使用标准的 OpenAI 兼容客户端开始使用我们的无审查 LLM API。本指南涵盖身份验证、端点、流式传输以及 'uncensored' 模型的参数。

认证与密钥

通过仪表板使用 Google 或电子邮件生成 API 密钥。您的密钥用于对基础 URL HTTPS://api.iaunrestricted.com/v1 的请求进行身份验证。将其包含在 Authorization 作为 bearer 令牌。每个账户支持一个活跃密钥;替换它会立即使旧密钥失效。

curl https://api.iaunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the current UTC time in ISO 8601 format"}]
  }'

错误如 401 表示您的密钥无效或已过期。请妥善保管密钥,因为它直接关联您的预存余额。

Chat Completions 端点

通过 POST /v1/chat/completions. 该端点接受标准消息数组并返回生成的文本。使用模型标识符 "uncensored" 在你的请求中。系统根据你的预付费余额处理输入和输出 token。

from openai import OpenAI

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

上下文窗口总共允许 100,000 个 token。如果您省略 max_tokens, 输出限制为 2,048 个 token。超过 8 MB 请求体限制的请求将返回错误。

流式响应

通过将 stream: true 在你的请求中。这通过服务器发送事件 (SSE) 交付 token 以降低延迟。最后一个数据块包含用于计费准确性的总 token 使用情况。

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)

流式传输支持任何兼容 OpenAI 的 SDK。您可以实时解析部分响应,无需等待完整输出。这非常适合聊天界面,用户可以看到文本生成的过程。

JSON 模式与函数调用

使用 response_format: {"type": "json_object"}模型返回有效的 JSON 而非自然语言。这对于解析数据或严格控制模型行为非常有用。

import OpenAI from "openai";

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

支持函数调用。定义你的工具模式,让模型决定何时调用它们。使用 tool_choice 用于强制执行特定行为。此功能与无审查模型无缝配合,用于结构化数据提取。

参数:温度、Top P 及更多

使用 temperature 和 top_p. 调整 presence_penalty 和 frequency_penalty 减少重复。设置 seed 用于获得可复现的输出。使用 stop 序列以提前终止生成。

这些参数的作用与 OpenAI API 完全相同。您可以微调模型的创造性或确定性。默认值经过优化以实现平衡输出。尝试较低的温度以获得一致的结果。

限制、错误和上下文

速率限制为每分钟 300 次请求,每个密钥 8 个并发请求。您的上下文窗口为 100,000 个令牌。错误包括 402 用于余额不足,以及 429 用于速率限制。预付费余额永不过期。

请求按实际 token 使用情况计费。错误和拒绝是免费的。无论其他参数如何,模型都会拒绝涉及未成年人的色情内容。请留意仪表板上的使用统计信息。

常见问题

我如何调试并行聊天 API 响应中缺失的引用?

请确保在请求中使用正确的模型 ID "uncensored"。检查您的消息数组是否符合标准 OpenAI 格式。验证您的 SDK 版本是否支持您正在使用的功能。

这与其它无限制 AI 模型相同吗?

不,我们运行自己的开放权重模型,专为无审查输出调整。它不是 GPT、Claude 或任何其他供应商的模型。其行为特定于我们的基础设施和调整。

如果我超出预付费额度会发生什么?

请求将返回 402 错误,直到您充值。您可以随时通过加密货币添加积分。您现有的积分不会过期,因此您可以稍后添加更多。

即时获取 API 密钥

注册,复制密钥,更新基础 URL。完成。