无审查 API 快速入门

安装官方 OpenAI SDK

首先安装支撑您现有基础设施的库。我们支持业界标准的客户端，确保您的代码保持可移植性。这避免了供应商锁定，同时让您通过相同的接口访问我们的无审查模型。

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)

设置您的 base URL 和 API 密钥

将您的客户端指向我们的专用端点以绕过标准过滤器。立即配置环境变量以保持凭据安全。我们的 API 需要特定的基础 URL 和有效的密钥进行身份验证。

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

调用聊天端点并传入您的系统消息和用户消息。模型处理输入并返回直接的文本响应，无需不必要的拒绝。使用 uncensored 用于无限制输出的模型 ID。

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"}]
  }'

通过 SSE 处理流式传输响应

启用流式传输以在生成时接收令牌，从而降低感知延迟。服务器发送服务器发送事件，允许您的应用程序渐进式显示输出。这对于期望即时反馈的聊天界面非常理想。

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)

启用 JSON 模式或函数调用

为了便于程序化使用，请启用 JSON 模式。您还可以定义用于函数调用的工具以与外部系统集成。这两种功能都与我们的单个无审查模型一起使用，以实现可靠的数据提取。

检查使用情况、限制和错误

监控您的令牌数量和请求限制以避免服务中断。我们的 API 强制执行 100,000 令牌的上下文窗口和每分钟 300 次请求的限制。如果您看到 401 错误，请检查您的密钥；402 错误意味着您需要通过加密货币充值；429 错误表示您达到了速率限制。