無審查 LLM API 快速入門 | Uncensored LLM Hub

基礎 URL 與驗證

所有請求請使用基礎 URL https://api.uncensoredllmhub.com/v1。驗證需在 Authorization 標頭中以 Bearer token 形式提供 API 金鑰。註冊後，你即可透過 取得 API 金鑰 頁面立即獲得該金鑰。金鑰與單一帳戶綁定；你可隨時重新產生金鑰，舊金鑰將隨即失效。開始使用無需提供手機號碼或信用卡。

POST /v1/chat/completions

將您的提示詞傳送至聊天端點。模型 ID 始終為 uncensored。API 接受標準聊天訊息並傳回文字。它不支援影像、音訊或嵌入。請確保請求主體保持在 8 MB 以下。以下範例展示使用 cURL 的基本文字請求：

Copycurl https://api.uncensoredllmhub.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

這會傳回您提示詞的完成內容。您可以解析回應以提取產生的文字，用於您的應用程式邏輯。

Python SDK 整合

請使用官方的 openai Python 套件以簡化整合。使用你的基礎 URL 與 API 金鑰設定用戶端。此方法可簡化 JSON 處理與型別推斷。以下範例顯示如何初始化用戶端並傳送訊息：

Copyfrom openai import OpenAI

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

將 YOUR_API_KEY 替換為您的實際金鑰。回應物件提供對內容的直接存取，使其易於整合至 Python 工作流程。

Node SDK 整合

對於 JavaScript 環境，請使用 OpenAI Node.js SDK。在設定物件中設定基礎 URL 與 API 金鑰。這使你能夠使用標準的 promise 語法。以下範例展示簡單的聊天完成功能：

Copyimport OpenAI from "openai";

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

請適當處理非同步回應。此方法非常適合需要立即處理輸出的伺服器端應用程式或 Node.js 環境。

串流回應 (SSE)

在請求中設定 stream: true 以啟用串流。API 會傳回伺服器發送的事件 (SSE) 而非單一 JSON 物件。這允許您在產生 token 時顯示它們，從而改善感知的延遲。以下範例顯示如何在 Python 中處理串流：

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)

解析每個區塊以提取內容差異。這對於期望即時輸入指示器的聊天介面很有用。當收到最後一個區塊時，串流結束。

速率限制、錯誤與上下文

每個金鑰每分鐘限制為 300 次請求。若超過此限制，您將收到 429 錯誤。其他常見錯誤包括 401（金鑰無效）和 402（額度不足）。上下文視窗為 100,000 token，包含提示詞與完成內容的總和。若您的輸入過大，模型可能會截斷或拒絕請求。請始終透過控制台監控您的使用情況，以避免服務中斷。