整合 Uncensored LLM API

身份驗證與基礎 URL

開始設定基礎 URL 和 API 金鑰。API 位於 https://api.unrestrictedgemini.com/v1. 在儀表板上生成您的金鑰，並將其傳送至 Authorization 標頭。

• 基礎 URL： https://api.unrestrictedgemini.com/v1
• 標頭： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Copycurl https://api.unrestrictedgemini.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten python libraries"}]
  }'

聊天完成端點

發送訊息至 /v1/chat/completions 端點。使用模型 ID uncensored 用於無限制輸出。API 接受標準的 OpenAI 聊天格式。

Copyfrom openai import OpenAI

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

串流回應 (SSE)

在請求主體中將 stream: true. 您會收到伺服器發送的事件以即時更新 token。監控最後一個區塊以獲取 token 使用數據。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

函式呼叫與工具

在請求中定義工具。API 支援標準函式呼叫參數。傳遞您的工具定義並讓模型決定何時呼叫它們。

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)

JSON 模式設定

透過設定 response_format 以 {"type": "json_object"}。這確保了後端服務的一致解析。非常適合自動化工作流程。

Token 限制與參數

上下文視窗支援 100,000 個 token。最大輸出為 16,000 個 token。請適當處理 401、402 與 429 錯誤。速率限制為每分鐘 300 次請求。