ChatGPT 用户快速入门

基础 URL 和认证

首先将客户端指向我们的托管接口。使用 base URL https://api.uncensoredchatgpt.cc/v1，并在 Authorization 头中包含 API 密钥。此设置适用于任何标准的兼容 OpenAI 的 SDK。

• 基础 URL: https://api.uncensoredchatgpt.cc/v1
• 认证头: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

使用 Google 或邮箱注册后即可立即生成密钥。该密钥对所有接口均有效，包括聊天补全。

首次请求

发送标准的聊天补全请求以测试连通性。模型 ID 为 uncensored。这将返回直接文本响应，且针对合法成人内容或创意内容无内容审查。

• 方法: POST
• 接口: /v1/chat/completions

• 方法: POST
• 接口: /v1/chat/completions

无效密钥（401）或余额不足（402）等错误会立即返回。针对特定内容的拒绝不收费。

Python SDK 集成

使用官方 Python SDK 快速集成。在客户端初始化中配置基础 URL 和模型 ID。

• 模型 ID: uncensored
• SDK: openai

使用你所需的参数调用 chat.completions.create 方法。这种方法确保了与现有脚本的兼容性，同时为你的工作负载提供无审查的 AI API。

Node.js SDK 集成

对于 JavaScript 或 TypeScript 环境，请使用自定义基础 URL 初始化客户端。将模型设置为 uncensored，并通过 chat.completions.create 发出请求。

• 语言: Node.js
• SDK: openai

这适用于自动化脚本和服务器端应用程序。你可以传递 temperature 和 top_p 等标准参数来控制生成。

流式响应

通过设置 stream: true 启用实时 token 输出。API 返回服务器发送事件 (SSE)。最终数据块中包含 token 使用统计信息。

• Feature: Streaming
• 格式: SSE

按到达顺序处理每个数据块。这对于需要即时反馈的聊天界面或长文本生成非常有用。

限制和错误

监控你的使用情况以避免中断。API 对每个密钥实施每分钟 300 次请求的限制，并允许 8 个并发请求。最大请求体大小为 8 MB。

• 速率限制: 300 次请求/分钟
• 并发: 8 次请求

常见错误包括无效密钥的 401、额度不足的 402 以及速率限制的 429。错误和拒绝不消耗额度。额度为预付额度，且永不失效。

cURL

Copycurl https://api.uncensoredchatgpt.cc/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."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredchatgpt.cc/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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

流式输出

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)