無審查 IA API 快速入門

安裝與設定

安裝您首選語言的官方 SDK。我們的 API 與任何標準 OpenAI 相容的客戶端配合使用，因此您可以使用您信任的程式庫。設定過程無需特殊配置，只需將依賴項添加到專案環境即可。

您需要 API 金鑰來驗證您的請求。透過 Google 或電子郵件註冊後立即生成一個。金鑰只會顯示在您的螢幕上一次，因此請立即將其複製到剪貼簿或安全儲存區。保持私密以避免未經授權的使用消耗您的預付餘額。

設定：base_url 和金鑰

將您的客戶端指向我們的基礎 URL，並設定 API 金鑰標頭。使用儀表板中提供的特定端點。這可確保您的請求直接發送至無審查模型，避免路由歧義。基礎 URL 為 HTTPS://api.iasemsensura.com/v1。

設定 Authorization 標頭以 Bearer YOUR_API_KEY. 此標頭用於驗證您發送的每一項請求。若沒有正確的金鑰，API 將以 401 錯誤拒絕您的輸入。請務必驗證您的金鑰與註冊時顯示的金鑰相符。

發送您的第一個請求

發送簡單的聊天完成請求以測試連線。使用模型 ID uncensored 以確保您獲得正確的輸出。此模型針對無限制的文字生成進行了調校。它能處理角色扮演和成人主題，且沒有標準的拒絕機制。

這是一個讓您開始的基本 cURL 範例。將佔位符替換為您的實際 API 金鑰。此命令發送一個短提示，並期望獲得直接回應。

Copycurl https://api.iasemsensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate 200 words of dark fantasy lore"}]
  }'

處理串流回應

啟用串流以即時生成 Token。這對於在文字生成的同時顯示內容的應用程式至關重要。API 透過伺服器發送事件（SSE）回傳事件。您會收到隨可用而傳送的文本區塊。

使用 Python SDK 來高效處理串流。該程式庫會管理連線並在 token 到達時逐一產出。這種方式可降低最終使用者的感知延遲。它也允許立即顯示部分結果。

Copyfrom openai import OpenAI

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

函式呼叫與 JSON 模式

使用函式呼叫進行結構化資料提取或工具使用。在請求主體中定義你的工具。模型將返回包含所需參數的 JSON 物件。此功能與標準文字生成並行運作。

啟用 JSON 模式以強制輸出為特定格式。設定 response_format 以 {"type": "json_object"}. 這可確保回應是有效的 JSON。使用 Node SDK 可輕鬆與 JavaScript 環境整合。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

了解 token 使用與限制

密切監控您的 Token 使用量與請求限制。上下文視窗支援每次請求高達 100,000 Token。這包含輸入提示與生成的輸出。除非另有指定，否則最大輸出為 16,000 Token。

每支金鑰每分鐘限 300 次請求。並行請求上限為 8 個同時請求。若超過這些限制，您將收到 429 錯誤。串流回應也計入這些限制。使用最後一個區塊中的 usage 欄位來追蹤消耗量。

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)