無審查 API 文件

快速上手：發送您的第一個請求

Venice AI API 是一項 OpenAI 相容服務。您按 token 付費進行文字生成，無內容審查。使用您的 API 金鑰向聊天完成端點發送 POST 請求。模型處理您的提示詞並直接返回文字輸出。

首先使用您的金鑰進行身份驗證。然後將模型 ID 定義為 "uncensored"。指定包含角色和內容的消息數組。服務器將返回生成的文本。這適用於任何標準 HTTP 客戶端或 SDK。您將獲得原始文本，無額外格式開銷。錯誤將返回包含錯誤代碼的 JSON。使用此快速路徑在構建複雜應用程序之前驗證您的設置。

驗證與 base URL

驗證使用單一 API 金鑰，並傳遞至標頭。基礎 URL 為 HTTPS://api.unzensierte.cc/v1。透過設定 base_url 參數，此 URL 可與官方 OpenAI SDK 搭配使用。您的金鑰用於識別帳戶並追蹤 token 使用量。在「取得 API 金鑰」頁面產生金鑰。透過 Google 或電子郵件註冊後，金鑰會立即顯示。在每次請求中使用此金鑰。無效的金鑰會返回 401 錯誤。過期或餘額不足則返回 402。

妥善保管您的金鑰。每個帳戶僅限一把有效金鑰。生成新金鑰將取代舊金鑰。註冊無需提供手機號碼。API 金鑰是存取系統的唯一憑證。

聊天完成端點

核心端點為 POST /v1/chat/completions。它接受包含 model、messages 和參數的 JSON 負載。模型 ID 為 "uncensored"。messages 需要 role 和 content 字符串。系統在 choices 陣列中返回生成的文本。您可以設置 temperature、top_p 和 stop sequences。這些參數控制創意和輸出長度。API 在響應中返回 token 使用量。錯誤包含 message 和 type。此端點適用於所有文本生成任務。這是唯一的文本端點。此處不提供嵌入或圖像生成。

串流回應與用量

透過將 stream 設為 true 來啟用串流。API 會傳送 Server-Sent Events (SSE)。每個區塊包含部分文字。最後一個區塊包含 token 使用量資料。這允許即時顯示生成的文字。在您的應用程式中緩衝這些區塊。將它們組合以形成完整的回應。串流可降低長輸出時的感知延遲。用於聊天介面或即時資料處理。usage 物件僅出現在最後一個區塊中。追蹤輸入和輸出的 token 數量以進行計費。串流期間的錯誤仍會在區塊中回傳錯誤物件。

函式呼叫與 JSON 模式

使用函式呼叫整合外部工具。在請求主體中定義工具。模型返回帶有參數的工具呼叫。解析這些參數以執行你的函式。將 tool_choice 設為 auto 或特定的函式名稱。JSON 模式強制輸出為有效的 JSON。將 response_format 設為 json_object。這確保了用於解析的結構化資料。使用這些功能進行自動化工作流程。將它們結合以實現複雜的代理行為。模型支援標準 OpenAI 工具格式。驗證你的工具定義是否符合預期的 Schema。

Limits and error handling

速率限制為每支金鑰每分鐘 300 次請求。並行處理限制為同時 8 次請求。請求主體必須在 8 MB 以下。錯誤包含特定代碼，例如 401 表示金鑰無效。402 表示預付信用額度不足。429 表示超過速率限制。上下文視窗總計為 100,000 tokens。每次請求的最大輸出為 16,000 tokens。錯誤會返回包含錯誤詳細資訊的 JSON。處理 429 錯誤的重試。在大量使用前檢查信用額度。已使用的信用額度無法退款。

cURL

Copycurl https://api.unzensierte.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List 5 common Linux commands for file management"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unzensierte.cc/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.unzensierte.cc/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);

串流

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)