API 文档

基础 URL 和认证

每个请求都以将您的客户端指向 https://api.nofilteraichatbot.com/v1 并在授权头中包含您的 API 密钥。

通过仪表板使用 Google 或邮箱凭据生成密钥，然后将其作为 Bearer YOUR_API_KEY 用于每次调用的身份验证。

首次请求

向聊天补全端点发送第一个提示以验证连通性和模型行为。

此示例使用 uncensored 模型。

Copycurl https://api.nofilteraichatbot.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Get the temperature in Tokyo"}]
  }'

Python 集成

使用官方 OpenAI Python 库与我们的 API 交互，而无需修改核心逻辑。

将基础 URL 配置为将请求路由至我们的 uncensored 推理引擎。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.nofilteraichatbot.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 集成

在 JavaScript 环境中初始化 SDK，以无缝处理文本生成。

请确保覆盖默认 base URL，将流量指向我们的特定端点。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

流式传输与使用

通过将 stream: true 实时接收部分响应。

最后一个数据块包含令牌使用摘要，用于准确的计费跟踪。

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)

速率限制与约束

每个 API 密钥支持每分钟 300 次请求，并允许 8 个并发请求。

上下文窗口为 100,000 token，请求体必须保持在 8 MB 以下。