API 文档：快速入门指南

基础 URL 和认证

使用我们的 base URL 并将您的 API 密钥注入到 Authorization 用于开始发送请求的 header。我们提供单一端点，接受标准的 OpenAI 负载，因此您无需重写集成逻辑。通过 Google 或电子邮件注册即可即时获取密钥，无需电话号码。该密钥在您每次调用时针对我们的服务器验证您的账户。

• 基础 URL： https://api.geminisincensura.com/v1
• 模型 ID： uncensored

您可以随时通过生成新密钥来轮换密钥，这将立即使前一个令牌失效。

Copycurl https://api.geminisincensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "explain how to configure the proxy endpoint"}]
  }'

Chat Completions 端点

向以下地址发送 POST 请求 /v1/chat/completions 从我们的无审查模型接收文本响应。此端点处理所有标准对话需求，提示和完成部分的上下文窗口总计为 100,000 个 token。你可以设置最大输出为 16,000 个 token，或让模型默认为 2,048 个 token。该模型不会拒绝合法的成人内容、虚构内容或争议性话题，为你的用例提供真正的自由。错误和拒绝不会消耗你的预付费额度。

Copyfrom openai import OpenAI

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

通过 SSE 实现流式响应

使用服务器发送事件 (SSE) 实时流式响应以降低用户的感知延迟。每个数据块包含文本增量，最后一个数据块包含完整的令牌使用统计信息以实现计费透明。此方法通过启用客户端配置中的流式传输，与标准 OpenAI SDK 无缝协作。您可以在模型生成长达 16,000 个令牌输出的同时获得即时反馈。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

函数调用与工具

通过 tools 参数到您的请求负载中。该模型支持工具定义，并可以根据您的 tool_choice 设置。此功能允许您构建与外部系统交互或强制执行特定数据结构的代理。JSON 模式也可通过 response_format 用于无工具开销的严格输出格式。

JSON 模式与响应格式

通过设置 response_format 到 {"type": "json_object". 这确保了您应用中的可预测解析，无需后处理。模型遵循您提供的模式，使其成为后端集成的可靠选择。您可以将其与 temperature 和 top_p 参数结合使用，以在保持结构完整性的同时控制创造性。

速率限制与约束

每个 API 密钥限制为每分钟 300 次请求和 8 个并发请求。最大请求体大小为 8 MB，足以满足大多数长上下文交互。如果超出这些限制，您将收到 429 状态码。无效密钥返回 401 错误，信用不足返回 402 错误。您的预存信用额度永不过期，因此您可以暂停使用而不会损失资金。上下文窗口总共支持多达 100,000 个 token，允许保留广泛的对话历史。

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)