給無審查推理的 API 文件說明

基礎 URL 與驗證

所有請求的基礎 URL 為 https://api.bestabliteratedllm.com/v1. 此端點可透過更新基礎 URL 設定，與任何標準 OpenAI SDK 搭配使用。您使用註冊時產生的單一 API 金鑰進行驗證。該金鑰可存取專屬的無審查模型，無訂閱費或隱藏的月費。

將您的 API 金鑰包含在 Authorization 作為 Bearer token 標頭。如果金鑰遺失或無效，API 將返回 401 錯誤。每個帳戶僅有一個有效金鑰；生成新金鑰會立即替換舊金鑰。

聊天完成端點

將文字資料发送至 POST /v1/chat/completions 端點。該系統根據您的提示生成文字。使用模型 ID uncensored 存取針對無限制回應調整的特定大型語言模型。API 不支援嵌入、圖像、音頻或視頻生成。

此直接方法確保你僅為處理的代幣付費。錯誤和拒絕不會消耗信用額，使其在開發方面具有成本效益。該模型處理合法的成人內容、虛構敘事和爭議性議題，且無標準內容過濾器。

帶有 SSE 的串流回應

在請求主體中將 stream 在請求中設為 true。API 透過伺服器發送事件（SSE）進行即時 token 交付。Token 使用統計數據會出現在串流的最後一個區塊中。此方法可降低聊天應用程式中使用者的感知延遲。

串流（Streaming）讓您的應用程式可以顯示部分回應。與等待完整完成相比，它提供了更流暢的使用者體驗。監控串流以獲取最後一個區塊，從而捕捉準確的 token 計數以用於計費。

函式呼叫與 JSON 模式

使用 tools 用於啟用函數調用功能。這允許模型為您的應用程式邏輯輸出結構化資料。您也可以使用 response_format: {"type": "json_object"}。這確保了自動化工作流程的一致解析。

函式呼叫與非審查模型的推理能力自然整合。它與標準文字生成並行運作，無需使用獨立端點。在請求載荷中定義您的工具結構描述，以有效引導模型的輸出結構。

參數與 Token 限制

上下文視窗支援提示詞與補全合計最多 100,000 個 token。您可以透過設定 max_tokens 參數。若未指定，預設輸出限制為 2,048 個 token。調整 temperature 和 top_p 控制創意和隨機性。

使用 seed 用於測試期間獲得可重現的結果。該 presence_penalty 和 frequency_penalty 參數有助於減少重複。這些控制項讓您在無需外部設定的情況下，精確管理模型的行為。

速率限制與錯誤

每個 API 金鑰允許每分鐘 300 次請求和最多 8 個同時併發請求。最大請求主體大小為 8 MB。超出這些限制將觸發 429 Too Many Requests 錯誤。如果您的預付積分耗盡，API 將返回 402 Payment Required 錯誤。

401 錯誤表示 API 金鑰無效或已過期。請確保您的金鑰與註冊時產生的金鑰相符。額度永不過期，因此您可以隨時透過加密貨幣充值，且不會遺失餘額。錯誤不會消耗您的預付 token。

cURL

Copycurl https://api.bestabliteratedllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the full schema for the chat completion endpoint."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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