快速上手：整合無審查 API
只需更改單一 base URL 且無訂閱鎖定，即可將無審查 LLM API 整合至您的技術棧。本指南涵蓋 AiNoCensor 端點的認證、串流與工具使用方式。
驗證：設定 API 金鑰
透過儀表板上的 Google 或電子郵件登入獲取您的金鑰 取得 API 金鑰 頁面並將其放在 Authorization header。系統為每個帳戶僅發行一個有效金鑰，並立即取代任何先前的金鑰。這種簡易設定確保您可以立即開始發送請求，無需配置複雜的代理鏈或管理月度帳單週期。
curl https://api.ainocensor.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "List the top five Rust crates for async networking."}]
}'妥善保管您的金鑰。平台不會為訓練目的追蹤或記錄提示詞，因此您的資料仍歸您所有，同時您可以建構不受限制的應用程式。
基本請求：聊天完成
向以下網址發送 POST 請求 https://api.ainocensor.com/v1/chat/completions 使用模型 ID uncensored 接收文字回應。此端點支援標準參數如 temperature 和 top_p 用於控制隨機性。您無需切換 SDK；只需調整 base URL，任何 OpenAI 相容的客戶端均可運作。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.ainocensor.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)該模型回答時沒有內容拒絕，適用於合法的成人或創意話題，使其非常適合 NSFW 聊天機器人實現或深度上下文保留任務。
串流回應 (SSE)
在請求主體中將 stream: true 透過伺服器發送事件（SSE）接收 token 以降低延遲。這種方式對於即時 UI 更新至關重要，因為等待完整回應會導致明顯的延遲。最後一個區塊包含總 token 用量，以確保帳務透明度。
stream = 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)錯誤與拒絕不消耗信用額度，因此即使連線意外中斷，串流大輸出仍具成本效益。
函式呼叫 & 工具
在請求主體中定義您的工具，並使用 tool_choice 讓模型自行決定何時呼叫它們。此功能允許 uncensored LLM 無需手動解析文字輸出即可與外部系統整合。您可以指定 required 或 auto 根據您應用程式的需求選擇模式。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ainocensor.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);API 支援標準工具定義，確保與預期 OpenAI 風格 function calling 結構的現有代理框架相容。
JSON 模式設定
設定 response_format 以 {"type": "json_object"} 強制模型輸出嚴格有效的 JSON。此功能對於在自動化管線中解析結構化資料，或建構需要特定結構定義的 NSFW 故事生成器至關重要。它能消除對格式錯誤輸出的正則表達式清理需求。
該模型經過調整，即使在高度創意設定下也能維持此格式，確保您的解析器接收到一致的資料結構。
處理錯誤與限制
若您的金鑰無效，請監控 401 錯誤；當預付信用額用完時，請監控 402 錯誤；若超過每分鐘 300 次請求，則會觸發 429 速率限制。API 強制執行 8 MB 的請求主體限制，並允許每個金鑰最多 8 個併發請求。您的預付信用額永不過期，因此您可以在專案之間暫停使用而不遺失餘額。
擁有 100,000 token 的上下文視窗，您可以將大量文件或對話歷史輸入無審查模型，而不會遺失早期上下文。
常見問題
無限制模型如何處理爭議性話題？
該模型經過調整，可針對合法成人、虛構或爭議性主題無審查地作答。它不套用標準的安全過濾，允許無限制的創意或 NSFW 使用案例，同時仍會拒絕涉及未成年人的性內容。
如果我觸及速率限制會發生什麼事？
您將收到 429 狀態碼。限制為每個金鑰每分鐘 300 次請求和 8 個平行請求。如果需要，您可以生成新金鑰來取代舊金鑰，儘管每個帳戶一次僅限一個有效金鑰。
如果我操作失誤，信用額度可退嗎？
否，預付積分不可退現，但永不過期。如果您遇到重複扣款或其他計費錯誤，您可以透過支援頁面解決，不會損失現有餘額。
檢索您的 API 金鑰
註冊、複製金鑰、更新端點網址。幾秒鐘即可完成整合。
