OpenAI 兼容 API 文档

前提条件：SDK 与基础 URL

首先安装您首选的库并将其指向我们的端点。该 base_url 是 https://api.apicompatible.com/v1. 此 OpenAI 兼容的 API 文档确认标准库可以立即使用。您不需要路由器或复杂网关设置。更改 URL 和密钥，然后运行您的现有代码。

认证：头和数据格式

将您的密钥发送到 Authorization 头部，使用格式 Bearer your_api_key。我们的 API 使用标准的 OpenAI 兼容 API 密钥结构。密钥通过 Google 或电子邮件登录即时生成。请妥善保管您的密钥，因为它授予您访问预付费余额的权限。

聊天完成端点

向以下地址发布请求 /v1/chat/completions. 将模型指定为 uncensoredAPI 直接返回文本响应。使用以下 curl 命令验证连接：

Copycurl https://api.apicompatible.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List available models"}]
  }'

此 OpenAI SDK 兼容方法确保您获得无限制的文本生成。该模型处理复杂提示时不会对合法内容产生不必要的拒绝。

使用 SSE 的流式响应

通过将 stream: true. 响应通过服务器发送事件 (SSE) 到达。最终的数据块中包含令牌使用详情。此 OpenAI 兼容 API 文档支持标准流式传输协议。适用于实时用户体验：

Copyfrom openai import OpenAI

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

流式传输显著降低了感知延迟。它与标准的客户端库无缝协作。

参数：温度、Top-P 和工具

使用标准参数进行生成。设置 temperature 用于随机性或 top_p 用于核采样。启用 tools 用于函数调用。JSON 模式可通过 response_format. 该 uncensored 模型有效尊重这些约束：

Copyimport OpenAI from "openai";

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

这些参数允许对输出风格进行微调。您可以为编程用例强制执行严格的 JSON 结构。

限制：速率限制和请求体大小

每个密钥允许每分钟 300 次请求。每个密钥的并发请求限制为 8 个。最大请求正文大小为 8 MB。上下文窗口总计支持 100,000 个 token。通过检查密钥处理 401 错误。通过充值余额解决 402 错误。通过实施退避逻辑管理 429 错误。

流式传输

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)