API 文档

认证

您的 API 密钥对所有请求进行身份验证。将其传递至 Authorization 页眉作为 Bearer 令牌。通过 Google 或邮箱注册即可立即获得密钥。您将获得 $0.50 的试用信用额，有效期为 7 天。请妥善保管密钥。每个账户一个活动密钥。替换密钥将立即使旧密钥失效。

首次请求

向聊天补全端点发送 POST 请求。使用模型 ID "uncensored" 访问我们的特定模型。Base URL 为 https://api.llamansfw.com/v1. 此功能可与任何标准 OpenAI SDK 配合使用。替换 YOUR_API_KEY 附带您的实际密钥。请求正文包含带有角色和内容的消息。

Python 集成

使用我们的基础 URL 初始化 OpenAI 客户端。在环境变量或构造函数中设置 API 密钥。调用 chat.completions.create() 使用模型和消息。这将返回一个 completion 对象。处理响应以提取生成的文本。此方法使您的代码与标准 OpenAI 模式保持兼容。调整 temperature 参数以获取创造性变体。

Node.js 集成

导入 OpenAI 包。将基础 URL 配置为我们的端点。传递你的 API 密钥。使用期望的参数创建补全。客户端自动处理 HTTP 请求。解析响应以获取助手的消息。这种方法与现有 Node.js 应用无缝配合。你可以将流式传输设置为 false 以获得标准响应。

流式响应

通过将 stream 设为 true。API 会按生成顺序返回文本块。这降低了长回复的感知延迟。您可以向用户实时显示文本。最后一个块包含令牌使用统计信息。此功能同时适用于 Python 和 Node SDK。它非常适合需要即时反馈的聊天界面。

限制和错误

上下文窗口总共支持 100,000 个 token。每次请求最多可发送 16,000 个 token。错误返回标准 HTTP 状态码。401 表示密钥无效或缺失。402 表示您的预付费余额已耗尽。429 表示您达到了每分钟 300 次请求的速率限制。您的预付费余额永不过期。错误不消耗 token。拒绝也是免费的。

cURL

Copycurl https://api.llamansfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the max context window size?"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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