无限制 GPT API 文档

基础 URL 和认证

使用官方基地址和您的 API 密钥进行连接。端点为 https://api.uncencoredgpt.com/v1。将您的密钥放在 Authorization 头部。此设置兼容任何 OpenAI 兼容客户端。

• 关键格式： Bearer sk-...
• 无订阅费。

Copycurl https://api.uncencoredgpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five open source models."}]
  }'

首次聊天请求

发送提示并获取响应。使用模型 ID uncensored. API 接受标准的聊天完成参数。响应仅包含文本。

Copyfrom openai import OpenAI

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

轻松将 JavaScript 项目集成。设置基础 URL 和模型 ID。SDK 会自动处理序列化。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncencoredgpt.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

接收生成的令牌。启用流式传输，通过设置 stream: true. 读取数据块以显示部分输出。这可以显著降低感知延迟。

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)

参数：温度和 Top-P

使用 temperature 和 top_p. 较高的值会增加创造性。较低的值提高确定性。使用 seed 用于获得可复现的输出。调整这些参数以符合您的使用场景。

限制、错误和上下文

注意速率限制和上下文窗口。上下文窗口总计为100,000个Token。错误包括无效密钥的401和速率限制的429。拒绝响应免费。