OpenAI 兼容 API 快速入门

基础 URL 和认证设置

首先将客户端指向我们的专用端点。我们使用标准请求头，因此您现有的逻辑可立即生效。

• 基础 URL： https://api.openaicompatibleapis.com/v1
• 认证：通过 Authorization 页眉

在仪表板生成密钥，无需手机号码。

聊天完成端点 (POST /v1/chat/completions)

通过标准聊天界面发送提示词并接收文本响应。这是我们要无审查API的核心。

模型 ID 是 uncensored它高效处理 100,000 token 的上下文窗口。

列出模型端点 (GET /v1/models)

通过检查可用模型验证连通性。此端点返回我们托管的单个 uncensored LLM。

用于在发送大量负载之前进行快速健康检查。

流式响应与 Token 用量

通过服务器发送事件（SSE）实时接收数据。标记使用详情显示在最后一个数据块中。

非常适合需要即时反馈而无需等待完整生成的用户界面。

函数调用与 JSON 模式

精确构建您的输出，使用 response_format: json_object. 工具定义完全符合 OpenAI 规范。

设置 tool_choice 以强制特定行为。非常适合自动化工作流。

速率限制与令牌约束

强制执行严格限制以确保稳定性。每个密钥允许每分钟 300 次请求和 8 个并发连接。

最大输出为 16,000 个 Token。错误不收费。上下文总计 100k 个 Token。

cURL

Copycurl https://api.openaicompatibleapis.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the current system time"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

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)