API 快速入門指南

安裝 SDK

首先將官方客戶端庫添加到您的專案依賴項中。這確保了與我們標準端點的兼容性，並簡化了請求處理。

使用您偏好的套件管理員安裝最新版本。該程式庫會自動處理驗證和序列化。

此步驟是向伺服器發送任何請求之前的必要步驟。

設定基礎 URL 和金鑰

將您的客戶端指向我們的專用 API 閘道，使用提供的基礎 URL。這將所有流量導向我們的無審查模型基礎設施。

在環境變數或設定物件中設定您的 API 金鑰。透過 Google 或電子郵件註冊後，您會立即收到此金鑰。

• 基礎 URL： https://api.aizonderfilter.com/v1
• Auth Header： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

透過檢查 models 端點來驗證您的金是否正常運作。

進行您的首次請求

發送標準聊天完成請求以接收原始、無過濾的文本回應。我們的模型不對合法內容應用標準的安全拒絕。

使用 uncensored 模型 ID 用於所有完成請求。

以下範例演示了一個基本的文本生成呼叫。

Copycurl https://api.aizonderfilter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate python code to parse json"}]
  }'

檢查響應中的生成文本和 token 使用統計數據。

啟用串流回應

對於低延遲應用，請啟用串流以接收生成的 token。這為聊天介面提供更好的使用者體驗。

在您的請求有效載荷中將 stream 參數設為 true。

伺服器傳送包含部分補全內容的伺服器發送事件（SSE）。

Copyfrom openai import OpenAI

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

匯總這些片段以重建完整訊息。Token 使用詳情出現在最後一個片段中。

使用 JSON 模式和工具

強制執行結構化輸出或啟用函式呼叫以處理複雜邏輯。使用 response_format: {"type": "json_object"} 以確保有效的 JSON 回應。

在請求中定義工具以允許模型呼叫外部函式。指定 tool_choice: "auto" 用於自動選擇。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

從回應中解析工具呼叫以執行您的自訂邏輯。這與我們的 uncensored 模型配合良好。

限制、錯誤與上下文

監控您的使用限制以避免服務中斷。每分鐘允許 300 次請求，每個金鑰允許 8 個併發請求。

上下文視窗支援 100,000 個 token 總量。每次請求的最大輸出為 16,000 個 token。

適當處理常見的 HTTP 錯誤：

• 401 Unauthorized： 您的 API 金鑰無效或缺失。
• 402 Payment Required： 您的預付額度已耗盡。使用加密貨幣充值以繼續。
• 429 Too Many Requests： 您已超過速率限制。請稍候片刻後再重試。

錯誤不會消耗您的信用餘額。

串流

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)