เอกสารประกอบ API ของ LLM แบบไม่มีเซนเซอร์

URL ฐานและการตรวจสอบสิทธิ์

API LLM แบบไม่เซ็นเซอร์อยู่ที่ https://api.uncensoredlocalai.com/v1. ส่งคีย์ของคุณใน Authorization header โดยใช้รูปแบบ Bearer รับคีย์ของคุณทันทีผ่าน Google หรืออีเมลที่หน้าสมัครสมาชิก ไม่ต้องใช้เบอร์โทรศัพท์

Copycurl https://api.uncensoredlocalai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 500 word essay on the history of cryptography"}]
  }'

ทุกบัญชีมีคีย์ใช้งานเพียงคีย์เดียว หากคุณสร้างคีย์ใหม่ คีย์เก่าจะหยุดทำงานทันที ไม่มีสมาชิก มีเพียงเครดิตที่เติมเงินล่วงหน้าซึ่งไม่หมดอายุ

จุดสิ้นสุด POST /v1/chat/completions

ส่งพรอมต์ของคุณไปยังจุดสิ้นสุด chat completions มาตรฐาน รหัสโมเดลคือ "uncensored" เท่านั้น เป็นโมเดล open-weight ที่ปรับแต่งสำหรับการปฏิเสธศูนย์สำหรับเนื้อหาผู้ใหญ่ที่ถูกต้องกฎหมาย ไม่ใช่โคลน GPT หรือ Claude

Copyfrom openai import OpenAI

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

คำขอจะถูกประมวลผลที่เซิร์ฟเวอร์ คุณส่งข้อความเข้าไปและรับข้อความออกมา ไม่มี embedding ไม่มีการสร้างภาพ ไม่มีการสร้างเสียง แค่การสร้างโทเค็นดิบผ่านโปรโตคอลมาตรฐานของ OpenAI

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

การสตรีม

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)