無審查 LLM API 快速入門

基礎 URL 與驗證

所有請求的基礎 URL 為 https://api.storyunfiltered.com/v1. 將您的 API 金鑰附加到 Authorization header 作為 bearer token。每個帳戶僅產生一個有效金鑰；替換金鑰將使舊金鑰失效。註冊無需手機號碼，您可以透過 Google 或電子郵件憑證進行身份驗證，以即時取得金鑰。

範例標頭：

• Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

首次請求

向以下網址發送 POST 請求 /v1/chat/completions 使用模型 ID uncensored. API 接受標準參數，例如 temperature 和 stop. 回應以 JSON 格式回傳，其中包含在 message.content 欄位。

範例請求：

• model: uncensored
• messages: 使用者/助手訊息陣列

模型列表與配置

透過向 /v1/models. 唯一可用的模型是 uncensored, 一個針對無限制內容調校的開放權重模型。它支援函數調用、JSON 模式以及透過伺服器發送事件 (SSE) 的串流。配置參數如 top_p 和 seed 控制輸出多樣性。

範例回應：

• id: uncensored
• object: model

帶有 SSE 的串流回應

在請求主體中將 stream: true 在您的請求中。API 會傳回伺服器發送事件 (SSE) 串流，其中每個區塊包含部分回應。最後一個區塊包含用於計費的 Token 使用統計數據。這種方式可降低長篇內容生成的感知延遲。

範例串流：

• event: message
• data: 包含 delta 內容

工具調用與 JSON 模式

使用 tools 用於定義應用程式的函數結構描述。在適當情況下，模型將返回結構化的工具調用。對於嚴格的 JSON 輸出，請設定 response_format 以 {"type": "json_object"}. 這可確保回應是有效的 JSON，且沒有額外的 markdown 格式。參數如 tool_choice 允許您強制使用特定工具。

範例工具 Schema：

• name: get_weather
• description: Get current weather

Token 限制與速率限制

上下文視窗支援提示詞與補全合計最多 100,000 個 token。每次請求的最大輸出為 16,000 個 token，若未設定 max_tokens 未設定。速率限制為每分鐘 300 次請求，每個金鑰併發請求上限為 8 個。請求主體不得超過 8 MB。錯誤和拒絕不消耗信用額度。

範例限制：

• max_tokens: 16,000
• rate_limit: 每分鐘 300 次請求

cURL

Copycurl https://api.storyunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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