非限制 LLM 的開發人員文件

身份驗證與基礎 URL

您的 API 金鑰用於驗證對我們基礎設施的所有請求。我們僅需電子郵件地址即可建立帳戶，並立即生成您的金鑰。請將此金鑰傳遞至 Authorization 標頭使用 Bearer 機制。我們的基礎 URL 為 HTTPS://api.unfilteredllms.com/v1，透過僅更改 base_url 設定，即可與官方 OpenAI SDK 及任何 OpenAI 相容客戶端搭配使用。

Copycurl https://api.unfilteredllms.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return current server time in ISO format"}]
  }'

如果您收到 401 錯誤，表示您的金鑰無效或已過期。如果您看到 402 錯誤，表示您的預付信用額度已耗盡。您可以使用 USDT (TRC20) 或 USDC (Base) 進行充值，最低金額為 $20，較高層級將獲得額外信用額度。

Chat Completions 端點

我們提供單一文字生成端點：POST /v1/chat/completions。此端點處理所有推論需求，接受訊息列表並返回生成結果。您必須傳送的模型 ID 為 uncensored, 一個針對原始輸出調校的開放權重模型。它不是 GPT、Claude 或其他廠商的模型。

Copyfrom openai import OpenAI

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

您可以在提示詞和補完中傳送最多 100,000 token。如果您未指定 max_tokens 值，該模型每次請求預設為 2,048 token。此端點不支援 embeddings、圖像生成或微調。

串流回應與 Token 用量

在請求主體中將 stream: true 在您的請求中。API 透過伺服器發送事件 (SSE) 傳回數據，允許您隨 Token 生成進行顯示。這可大幅降低使用者的感知延遲。

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)

Token 用量詳情包含在串流的最後一個數據塊中。這允許您在不儲存整個回應的情況下準確追蹤消耗情況。串流期間的錯誤免費，因此您只需為成功交付的 Token 付費。

函式呼叫與 JSON 模式

使用 tools 用於定義函數結構描述，允許模型輸出結構化資料。您也可以透過設定 response_format 以 {"type": "json_object"}. 對於建構可靠的代理程式或解析複雜回應來說，這至關重要。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

該模型支援 tool_choice 用於強制特定的函式呼叫。這確保了在確定性輸出至關重要的生產環境中行為的一致性。您可以將這些功能與標準參數（如 temperature）結合使用，以進行精確控制。

參數：溫度、Top-P 與約束

使用 temperature 並透過 top_p. 使用 stop 序列以在特定標記處停止生成。您也可以套用 presence_penalty 和 frequency_penalty 減少重複。

設置一個 seed 用於測試期間獲得可重現的結果。這些參數讓您可以微調模型的行為而無需重新訓練。該模型對於合法的成人內容保持 uncensored，但會拒絕涉及未成年人的性內容。

限制、錯誤與上下文視窗

您的 API 金鑰限為每分鐘 300 次請求和 8 個併發請求。最大請求主體大小為 8 MB。如果您超過這些限制，您將收到 429 Too Many Requests 錯誤。如果需要，您可以生成新金鑰來取代舊金鑰。

提示與補全的總上下文視窗為 100,000 tokens。這允許處理長文件或大量的對話歷史。我們不提供 SLA，但我們的基礎設施設計用於高可用性。請查看定價頁面以獲取當前的加密貨幣充值獎勵。