API 文档：聊天补全

基础 URL 和认证

所有请求的基础 URL 为 https://api.llmuncensoredbest.com/v1. 通过在 中传递 API 密钥进行身份验证 Authorization 头部，每个账户一个密钥；替换它会立即使旧密钥失效。 提示： 请妥善保管您的密钥，因为它是防止未经授权使用 token 的唯一屏障。

我们支持 OpenAI SDK 期望的标准标头。基本文本生成不需要自定义标头。使用 GET /v1/models 用于验证连接并查看模型 ID 的端点。

聊天完成端点

发送请求至 POST /v1/chat/completions 将模型 ID 设置为 uncensored. 此端点接受标准消息数组并返回文本补全。它不支持图像、音频或嵌入。 注意： 这是一个面向开发者的纯文本 API，用于需要原始输出且无路由开销的场景。

• 模型 ID： uncensored
• 方法： POST
• 格式：JSON

您的提示词不用于训练。模型回答合法的成人和技术查询，没有标准的拒绝。 警告： 涉及未成年人的请求总是会被拒绝。

Copycurl https://api.llmuncensoredbest.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the area of a right triangle with legs 3 and 4"}]
  }'

Python SDK 集成

使用官方 openai 用于与 API 交互的 Python 包。在客户端初始化中设置基础 URL 和 API 密钥。此方法适用于任何 OpenAI 兼容的客户端库。 示例： 在发起请求之前，使用您的密钥和基础 URL 初始化客户端。

该库自动处理序列化和重试。您可以调整参数，例如 temperature 和 top_p 用于控制随机性。 提醒： 模型 ID 必须为 uncensored 访问 uncensored 版本。

Copyfrom openai import OpenAI

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