無審查 API 快速入門

安裝官方 OpenAI SDK

首先安裝驅動您現有基礎設施的函式庫。我們支援業界標準的客戶端，確保您的程式碼保持可移植性。這可避免供應商鎖定，同時讓您透過相同的介面存取我們的無審查模型。

Copyfrom openai import OpenAI

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

設定您的基礎 URL 和 API 金鑰

將您的客戶端指向我們的專用端點以繞過標準篩選器。立即配置環境變數以保持憑證安全。我們的 API 需要特定的基礎 URL 和有效的金鑰以進行身份驗證。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

向 /v1/chat/completions 發送第一個請求

呼叫聊天端點並傳入您的系統訊息與使用者訊息。模型會處理輸入並回傳直接的文本回應，不會有不必要的拒絕。使用 uncensored 模型 ID 以獲得無限制的輸出。

Copycurl https://api.kimicontextwindow.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the RFC 9001 document in 200 words"}]
  }'

透過 SSE 處理串流回應

啟用串流以在產生時接收權杖，降低感知延遲。伺服器傳送伺服器傳送事件，允許您的應用程式逐步顯示輸出內容。這非常適合期望即時回饋的聊天介面。

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)

啟用 JSON 模式或函式呼叫

為程序化使用構造您的輸出，通過啟用 JSON 模式。您還可以定義工具進行函數調用以與外部系統集成。兩種功能都與我們的單一無審查模型一起使用，以進行可靠的數據提取。

檢查使用情況、限制和錯誤

監控您的 Token 數量與請求限制以避免服務中斷。我們的 API 強制執行 100,000 Token 的上下文視窗以及每分鐘 300 次請求的限制。若看到 401 錯誤，請檢查您的金鑰；402 表示您需要透過加密貨幣充值；429 表示您已觸及速率限制。