API 文件

基礎 URL 與驗證

您的 API 金鑰用於驗證每一次請求。我們為每個帳戶發行一個有效金鑰，若您產生新金鑰，舊金鑰將被取代。請使用 Authorization 標頭搭配 Bearer 機制。我們的 claude opus nsfw uncensored 服務是 https://api.claudeopusnsfwuncensored.com/v1. 我們不提供嵌入或圖像生成，只提供文本完成。您的密鑰在通過 Google 或電子郵件註冊後立即顯示。無需手機號碼。

首次請求

發送標準的聊天完成請求以測試連線。請替換 YOUR_API_KEY 搭配您的實際金鑰。模型 ID 為 uncensored. 此端點僅返回文字，無音訊或影片。您可以將提示長度調整至上下文視窗限制。我們的服務不會追蹤您的提示用於訓練目的。此簡單呼叫可驗證您的身份驗證是否正確。

Python SDK 集成

使用具有自訂基礎 URL 的官方 OpenAI Python 客戶端。此方法與我們的無審查 LLM API 的運作方式與其他供應商相同。設定 base_url 參數至我們的端點。模型名稱保持 uncensored. 您可以串流回應或同步獲取。此方法不需要包裝庫。它使您的程式碼保持可移植且簡單。

Node SDK 整合

使用標準客戶端將我們的 API 整合至您的 Node.js 應用程式。設定 baseURL 指向我們的伺服器。API 金鑰放在 apiKey 欄位。此設定允許您為合法成人內容產生文字而不受審查。程式碼結構與 OpenAI SDK 完全一致。您可以使用標準 promises 處理錯誤與重試邏輯，確保整合的可靠性。

串流回應

在請求主體中將 stream: true 在你的請求中。伺服器透過伺服器發送的事件發送區塊。每個區塊包含部分文字和 token 用量資料。最後一個區塊包含完整的 token 計數。此功能能降低長回應的感知延遲。你可以即時解析區塊。串流同時支援 Python 和 Node 客戶端。它提供了更平滑的使用者體驗。

限制、錯誤與上下文

提示與補全的上下文視窗總計為 100,000 tokens。每次請求最多可輸出 16,000 tokens。每分鐘限 300 次請求，每個金鑰限 8 個併發請求。401 錯誤表示您的 API 金鑰無效。402 錯誤表示信用額度不足。429 錯誤表示您已超過速率限制。錯誤請求免費，因此您無需為失敗請求付費。您的預付信用額度永不過期。

cURL

Copycurl https://api.claudeopusnsfwuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix syntax error in Python function"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.claudeopusnsfwuncensored.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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)