面向无审查模型的 API 文档

基础 URL 和认证

首先将基础 URL 设置为 HTTPS://api.storyuncensored.com/v1，并将 API 密钥添加到 Authorization 请求头中。

使用 Google 或邮箱注册，即可即时获取密钥。在每次请求中使用标头 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY。

首次请求

向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求，并将模型设置为 uncensored。

发送您的系统提示和用户消息以开始使用。

Copycurl https://api.storyuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a summary of chapter five focusing on plot points"}]
  }'

Python SDK 示例

使用官方 OpenAI Python SDK 与 API 交互。

将 base_url 设置为我们的端点，并在客户端配置中设置 API 密钥。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.storyuncensored.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 SDK 示例

使用我们的基础 URL 在 Node.js 中初始化 OpenAI 客户端。

将 uncensored 模型 ID 传入 chat.completions.create 方法。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

带有 SSE 的流式响应

通过在请求正文中将 stream 设置为 true 来启用流式传输。

通过服务器发送事件逐令牌接收更新。最后一个块包含使用数据。

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、错误和上下文窗口

上下文窗口支持总计 100,000 个 token。处理 401（密钥无效）、402（无余额）和 429（速率限制）错误。

每次请求最大输出为 16,000 个 Token。速率限制为每分钟 300 个请求。