无审查模型的 API 文档

认证与基础 URL

向我们的基础 URL 发送请求，在 Authorization 头中包含您的 API 密钥，以立即访问无审查模型。

使用 Bearer <your-key> 用于每次调用。该密钥在通过 Google 或电子邮件注册时生成。请妥善保管，因为它标识您的预付费账户。

我们采用标准的 OpenAI 兼容认证方式。如果您的密钥无效，将收到 401 错误。如果您的余额不足，将收到 402 错误，需要通过加密货币充值。

首次请求

通过向聊天补全端点发送简单消息并附带 API 密钥来发起首次请求。

此 cURL 示例展示了从无审查模型获取文本响应所需的最小结构。

替换 <YOUR_API_KEY> 使用在仪表板上显示的密钥。响应包含生成的文本，位于 content 字段。

Copycurl https://api.chatgptnofilter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list 3 unix commands to find large files"}]
  }'

Python 集成

使用官方 OpenAI Python 库通过将其指向我们的 base URL 与我们的 API 交互。

此方法无需自定义客户端逻辑。只需设置 base_url 并提供您的 API 密钥。库会自动处理序列化和响应解析。

此方法与针对 OpenAI 的现有代码库无缝协作。您只需调整端点配置即可。

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js 集成

在 Node.js 中通过初始化客户端并设置我们的特定基础 URL 和凭据来集成 API。

Node SDK 镜像 Python 客户端结构。在初始化期间传递基础 URL 和 API 密钥。其余代码与标准 OpenAI 实现完全相同。

此功能允许您在无需重写应用逻辑的情况下切换提供商。响应结构符合 OpenAI 规范。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

流式响应

通过设置 stream: true 在请求参数中。

流式传输降低了长输出的感知延迟。每个块包含部分响应。最后一个块包含用于计费的令牌使用统计信息。

在代码中处理流事件以实时更新 UI。这对于期望即时反馈的聊天界面至关重要。

Copystream = 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)

限制和上下文窗口

该模型支持 100,000 token 的上下文窗口，用于合并的输入和输出。

速率限制设置为每分钟 300 次请求，每个密钥最多支持 8 个并发请求。请求体不得超过 8 MB。

如果您超出速率限制，将收到 429 错误。等待几秒后再重试。上下文窗口允许大量的对话历史，而无需立即截断。