无限制 IA API 快速入门

安装和设置

为您首选的语言安装官方 SDK。我们的 API 适用于任何标准的 OpenAI 兼容客户端，因此您可以使用您信任的库。设置过程无需特殊配置，只需将依赖项添加到项目环境中即可。

您需要 API 密钥来验证请求。通过 Google 或电子邮件注册后立即生成一个。密钥仅在屏幕上显示一次，因此请立即将其复制到剪贴板或安全存储中。保持密钥私密，以避免预付费余额被未经授权的使用。

配置：base_url 和密钥

将您的客户端指向我们的基础 URL，设置 API 密钥请求头。使用仪表板中提供的特定端点。这确保您的请求直接发送到无审查模型，避免路由歧义。基础 URL 为 HTTPS://api.iasemsensura.com/v1。

设置 Authorization 请求头以 Bearer YOUR_API_KEY. 此标头对您发送的每个请求进行身份验证。如果没有正确的密钥，API 将以 401 错误拒绝您的输入。始终验证您的密钥是否与注册时显示的密钥匹配。

发送你的第一次请求

发送简单的聊天完成请求以测试连接。使用模型 ID uncensored 以确保您获得正确的输出。该模型经过调整，用于无限制文本生成。它处理角色扮演和成人主题时不会出现标准拒绝。

以下是开始使用的基本 cURL 示例。将占位符替换为您的实际 API 密钥。此命令发送简短提示并期望直接响应。

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"}]
  }'

处理流式响应

启用流式传输以实现实时 Token 生成。这对于按生成顺序显示文本的应用程序至关重要。API 通过服务器发送事件（SSE）返回事件。您可以按可用顺序接收文本块。

使用 Python SDK 高效处理流式传输。该库管理连接并在到达时生成令牌。这种方法降低了最终用户的感知延迟。它还允许立即显示部分结果。

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)

函数调用和 JSON 模式

使用函数调用进行结构化数据提取或工具使用。在请求正文中定义你的工具。模型将返回包含所需参数的 JSON 对象。此功能可与标准文本生成配合使用。

启用 JSON 模式以强制输出为特定格式。设置 response_format 到 {"type": "json_object"}. 这确保响应是有效的 JSON。使用 Node SDK 轻松集成到 JavaScript 环境中。

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);

理解 Token 用量与限制

密切关注您的令牌使用情况和请求限制。上下文窗口支持每次请求多达 100,000 个令牌。这包括输入提示和生成的输出。除非另有说明，否则最大输出为 16,000 个令牌。

每个密钥每分钟限 300 次请求。并发请求上限为 8 个。如果超出这些限制，您将收到 429 错误。流式响应也计入这些限制。请使用最后一个分块中的 usage 字段来跟踪使用情况。

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)