Unrestricted：快速入门：集成无审查 LLM

基础 URL 与身份验证

要开始使用 无审查 LLM，你需要从仪表板获取 API 密钥。所有请求的基础 URL 为 https://api.unrestricted.cc/v1。该 URL 与官方 OpenAI SDK 以及任何支持 OpenAI 兼容接口的客户端兼容。只需在客户端配置中将 base_url 变量设置为该值，并在 Authorization 头中以 Bearer token 形式提供你的密钥即可。该 API 提供单一模型，标识为 uncensored，这是一个开放权重模型，经过调整可在合法成人用途中无需标准内容拒绝即可回答。

首次请求

基本请求将提示词发送到聊天补全接口。模型直接返回文本，避免了消费者包装器中常见的拒绝过滤器。这使其成为理想的 无审查编码 LLM，可用于生成代码片段或技术解释，且无需多余的对话填充。向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求，包含你的系统消息和用户消息。响应将在 choices 数组中包含生成的文本。

Copycurl https://api.unrestricted.cc/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 集成

使用官方 Python SDK 可简化集成。你只需将客户端指向我们的基础 URL 即可。这种方法既适用于简单的文本生成，也适用于更复杂的提示词结构。SDK 会自动处理 JSON 序列化，因此你可以专注于应用程序逻辑。请记住，此服务的模型 ID 始终为 uncensored。该 在线无审查 LLM 接口专为需要可靠、编程方式访问无过滤文本输出的开发者而设计。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unrestricted.cc/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 SDK 集成

对于 JavaScript 和 TypeScript 环境，OpenAI Node SDK 只需少量配置即可使用。使用你的 API 密钥和正确的 base URL 初始化客户端。然后你可以像调用其他 OpenAI 兼容服务一样调用 chat completions 方法。这种灵活性允许你将 API 即插即用集成到现有代码库中，而无需重写 HTTP 客户端逻辑。响应结构与标准 OpenAI 格式匹配，确保生成的内容易于解析。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

流式响应

您可以在请求中设置 stream: true 以启用流式输出。API 以服务器发送事件（SSE）形式返回数据，允许您在生成 token 时进行处理。这对于实时应用程序或希望向用户显示进度的场景非常有用。流的最后一个块包含 token 使用统计信息。流式输出通过增量交付内容而非等待完整响应完成，从而降低了感知延迟。

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)

限制、错误与上下文

上下文窗口总共支持 100,000 个 token，每个请求的最大输出为 32,000 个 token。如果您未指定 max_tokens，限制默认为 2,048 个 token。速率限制设置为每分钟 300 个请求和每个密钥 8 个并发请求。常见错误包括：401 表示密钥无效，402 表示额度不足，429 表示超出速率限制。错误不会消耗您的预付额度。请求体限制为 8 MB。这些限制确保了高容量 API 使用的稳定性能。