uncensored 模型 API 文件

驗證與 base URL

對發送至我們基礎 URL 的每個請求使用您的 API key。

聊天完成端點

發送訊息至 POST /v1/chat/completions 生成文字回應。模型接受標準訊息結構，並針對合法成人用途的回應不會進行內容審查。

僅提供無審查模型；我們不在供應商之間進行路由，也不提供嵌入和影像生成服務。

Copycurl https://api.glmapikeys.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the current exchange rate for usd to jpy"}]
  }'

確保您的資料載體包含模型 ID 與您的訊息陣列，以接收回應。

模型列表端點

透過 GET /v1/models. 此端點確認模型 ID 為 uncensored 已準備好接受請求。

回應列出模型詳細資訊，確保您的客戶端在發送較大的有效載荷之前可以驗證相容性。

參數：temperature、top_p、seed

使用 temperature, top_p，以及 seed. 這些參數可讓您調整創意與可重複性。

設定 temperature 用於變異性， top_p 用於核採樣，以及 seed 用於確定性輸出。這些設定與 stop 序列和懲罰值。

Copyfrom openai import OpenAI

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

在您的 SDK 客戶端中配置這些內容以微調輸出風格。

串流與使用資料

透過 SSE 啟用串流以即時接收權杖。最後一個區塊包含使用數據，報告輸入和輸出的權杖數量。

串流有助於降低長回應的感知延遲。確保您的客戶端正確處理最後一個區塊以存取計費指標。

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)

解析串流以將回應整合到您的應用程式介面中。

錯誤處理與限制

處理特定錯誤：401 表示金鑰無效，402 表示信用額度不足，429 表示速率限制。上下文視窗總共為 100,000 token，每次請求的最大輸出為 16,000 token。

超過 8 MB 或每分鐘 300 次的請求將觸發限制。錯誤與拒絕不會消耗信用額度。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

針對 429 錯誤實作重試邏輯，並針對 402 回應檢查您的餘額。