快速上手：整合無審查 LLM API

身份驗證與基礎 URL

首先將您的客戶端指向我們的基礎 URL，並在標頭中傳遞您的金鑰。端點位於 https://api.kiohnegrenzen.com/v1 並接受標準 OpenAI 標頭。您需要一個 API 金鑰，您可以在 取得 API 金鑰 頁面。使用 Google 或電子郵件驗證即可開始。無需提供電話號碼。該金鑰可存取無審查模型。

必要標頭： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

錯誤如 401 表示無效或缺失的金鑰。請檢查您的帳戶儀表板。402 錯誤表示您的預付積分已耗盡。透過加密貨幣充值以恢復。429 回應表示您已達到每分鐘 300 次請求的速率限制。

發送您的第一個請求

向 POST 請求 /v1/chat/completions 搭配您的模型 ID 和提示。使用 uncensored 作為模型 ID。該模型經過調整，可以無審查地回答合法成人內容的問題。它處理文字輸入並返回文字輸出。您可以指定參數，例如 temperature 或 top_p 控制創造力。系統支援函式呼叫和 JSON 模式，用於結構化資料。

模型： uncensored

保持請求在 8MB 以下。每個金鑰最多可同時發送 8 個請求。每個請求都會消耗您的預付餘額。錯誤和拒絕是免費的。您的信用額度永不過期。

Python SDK 集成

使用官方 openai 用於與 API 互動的 Python 套件。將基礎 URL 設定為我們的端點並提供您的金鑰。這使您能夠利用現有的程式碼結構。您可以將訊息作為字典列表傳遞。回應物件包含生成的文字和 token 使用統計數據。透過非同步生成器支援串流。

主要參數： temperature, top_p, stop, seed.

使用 pip 安裝套件。匯入客戶端類別。以您的基礎 URL 初始化它。發送聊天完成請求。SDK 會為您處理 JSON 序列化與 HTTP 傳輸。

Node.js SDK 集成

使用我們的基礎 URL 初始化 Node.js OpenAI SDK。這確保與您的 JavaScript 或 TypeScript 專案相容。在建構函式中傳遞 API 金鑰和基礎 URL。發送帶有模型 ID 的聊天完成請求 uncensored. SDK 返回回應串流或單一物件。您可以設定參數，例如 presence_penalty 和 frequency_penalty.

設定： 設定 baseURL 和 apiKey.

SDK 支援同步和非同步請求。使用 async/await 進行非阻塞操作。優雅地處理錯誤。捕獲網路錯誤和 API 錯誤。記錄 token 使用情況以追蹤成本。

帶有 SSE 的串流回應

在請求主體中將 stream: true 在您的請求中。API 返回伺服器發送事件 (SSE)。每個區塊包含部分文字。最後一個區塊包含總 token 用量。這非常適合即時應用程式。您可以隨 token 到達即時顯示。該模型每個請求支援高達 16,000 個 token。設定 max_tokens 控制輸出長度。若未指定，預設為 2,048 個 token。

串流： 透過用戶端程式庫或原始 HTTP 啟用。

解析 SSE 串流。處理每個區塊。累積文字。完成後關閉串流。Token 用量會在最後一個區塊中報告。這有助於您準確追蹤成本。

Token 限制與錯誤處理

上下文視窗支援提示與補完合計 100,000 個 token。這使得處理大型文件成為可能。監控 token 使用量以避免超出限制。錯誤包括：無效金鑰為 401，信用不足為 402，速率限制為 429。拒絕免費。信用為預付且永不過期。使用 USDT 或 USDC 充值。較大充值享有獎金。使用 JSON 模式進行結構化輸出。支援函式呼叫。維持隱私；提示不會用於訓練。

cURL

Copycurl https://api.kiohnegrenzen.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 300 word technical blog post about vector databases."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)