快速入門：連接您的客戶端

Base URL 與身份驗證

我們的 API 遵循標準 OpenAI 格式，讓你只需更改兩個變數（base URL 與 API 金鑰）即可切換供應商。你可以在 取得 API 金鑰 頁面僅使用電子郵件與密碼註冊取得金鑰。試用期間無需信用卡，若金鑰遭洩漏可立即重新產生。

在客戶端設定中使用基礎 URL https://api.chinesellmapi.com/v1。你必須傳送的模型 ID 為 uncensored。這是一個運行在我們專用基礎設施上的開放權重模型，與 GPT、Claude 或其他供應商模型不同。它經過調整，在合法成人內容的使用情境下不會拒絕回應。

聊天補全端點 (POST /v1/chat/completions)

使用標準聊天補全端點輸入文字並接收文字輸出。此端點支援非串流和串流回應，以及工具/函式呼叫。您必須在請求主體中包含設定為 uncensored 的 model 欄位。

請求主體大小限制為 8 MB。如果您超過 100,000 token 上下文視窗（提示詞 + 補全），API 將拒絕請求。確保您的客戶端能正確處理標準 HTTP 回應。

• 輸入：包含 messages 陣列的 JSON 主體。
• 輸出：包含 choices 的 JSON，其中包含 message.content。

使用此範例進行您的第一次請求：

Copycurl https://api.chinesellmapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python SDK 整合

使用官方 OpenAI Python SDK 是最直接的整合方式。透過 pip 安裝套件，並將客戶端配置指向我們的 Base URL。此方法可與任何建立在 OpenAI Python 客戶端之上的函式庫無縫協作。

請記住，我們的模型不是 GPT-4 或其他供應商模型。它是一個無審查模型。請相應調整您的提示詞工程，因為與其他模型相比，該模型可能有不同的風格傾向。

以下是初始化客戶端並發送請求的方法：

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.chinesellmapi.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 SDK 整合

對於 JavaScript 或 TypeScript 專案，openai npm 套件只需進行少量配置更改即可使用。將 baseURL 設定為我們的 API 端點並提供您的 API 金鑰。這確保了與預期 OpenAI 標準回應的現有程式碼庫的相容性。

回應結構與 OpenAI 格式完全相同，包括 id、object、created 和 choices 欄位。這使得在測試或生產環境中輕鬆替換為我們的無審查模型成為可能，而無需重寫資料解析邏輯。

配置並呼叫 API：

Copyimport OpenAI from "openai";

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

串流回應 (SSE)

在請求中設定 stream: true 以啟用串流。API 會傳回包含回應增量區塊的伺服器發送事件 (SSE)。這非常適合需要即時顯示生成文字的用戶介面。

每個區塊包含 delta.content 中的部分內容。在您的客戶端中增量處理這些區塊以更新 UI。當收到最後一個區塊且 finish_reason 設定為 stop 或 tool_calls 時，串流結束。

串流實作範例：

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)

速率限制、錯誤與限制

監控您的使用情況以避免中斷。每個 API 金鑰限制為每分鐘 300 次請求。如果超過此限制，您將收到 429 Too Many Requests 錯誤。請求主體不得超過 8 MB。上下文視窗嚴格限制為提示詞加上補全共 100,000 個 token。

常見錯誤包括：

• 401 Unauthorized：無效或缺失的 API 金鑰。
• 402 付款必要：預付額度不足。
• 429 Rate Limit：超過每分鐘 300 次請求。

定價透明：每 1M 輸入 token 為 $0.25，每 1M 輸出 token 為 $1.00。額度永不過期。使用 GET /v1/models 端點可驗證可用模型，但聊天補全僅提供 uncensored。