API 参考：聊天补全

基础 URL 和认证

使用提供的 base URL 将请求路由至我们的 uncensored LLM。在 Authorization 每次请求时的请求头。这确保您的调用得到身份验证，并正确计入您的预付费额度。您可以通过注册页面的 Google 或邮箱即时生成密钥。

Copycurl https://api.abliteratedllmonline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the python dependencies for this flask app"}]
  }'

端点接受标准的 JSON 负载。如果你使用第三方客户端，请将基础 URL 更新指向此处。你的 API 密钥是你账户的唯一凭证。

聊天完成端点

发送至 POST /v1/chat/completions 用于生成文本的端点。模型 ID 始终为 uncensored. 此端点处理文本输入并返回文本输出，无额外模态。它专为角色扮演、写作或编码任务设计，无需拒绝。

Copyfrom openai import OpenAI

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

使用正确的基础 URL 配置你的客户端库。SDK 会为你处理 JSON 序列化。你可以流式传输响应或等待完整完成。模型在我们的服务器上运行，因此你不需要本地 GPU 资源。

流式响应与 Token 用量

通过将 stream: true 在您的请求中。API 通过服务器发送事件返回块。最后一个块包含总令牌使用统计信息。这使您无需额外的 API 调用即可实时跟踪成本。流式传输非常适合对延迟敏感的交互式应用程序。

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)

解析流式响应以实时显示 token。最后一个分块包含 usage object. You can accumulate these counts for your own billing dashboard. Errors during streaming are handled gracefully.

函数调用与 JSON 模式

使用 tools 用于函数调用的参数。模型支持通过 response_format 设置为 json_object. 这确保了你的后端逻辑的解析一致性。你可以为应用程序定义复杂的架构。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

在请求体中定义你的函数。模型将调用它们或返回 JSON 数据。此功能与无审查模型一样，就像标准 OpenAI API 一样工作。你可以根据需要混合使用工具和 JSON 模式。

速率限制与错误代码

API 实施严格限制以确保稳定性。您可以每分钟发送 300 次请求，每个密钥最多 8 个并发请求。请求体不得超过 8 MB。错误返回标准的 HTTP 状态码。401 错误表示您的密钥无效。402 错误表示余额不足。429 错误表示您已达到速率限制。

模型参数与上下文窗口

上下文窗口支持 10 万个 token，包含 prompt 和 completion 的总和。您可以设置 temperature, top_p，以及 seed 用于控制。最大输出为每次请求 16,000 个令牌。这些参数允许微调创造性和确定性。根据您的用例调整设置。

Copycurl https://api.abliteratedllmonline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the python dependencies for this flask app"}]
  }'

在 JSON 主体中传入这些参数。模型将根据您的设置进行响应。使用 seed 用于获得可复现的结果。该 uncensored 模型像其他任何 LLM 一样尊重这些约束。

成本计算与 Token 数量

按量付费。费率为每 1M 输入令牌 0.15 美元，每 1M 输出令牌 0.50 美元。错误和拒绝免费。您的预付费额度永不过期。您可随时通过加密货币充值。API 会在每次响应中返回令牌计数。通过响应头跟踪您的使用情况。 usage object.

Copycurl https://api.abliteratedllmonline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the python dependencies for this flask app"}]
  }'

通过仪表板监控您的余额。每次请求后收取信用费用。没有月费或订阅。您可以从免费试用开始。自信地使用 API，没有隐藏费用。