無審查 API 快速整合

初始設定與認證

要使用 無審查 API，您需要有效的 API 金鑰。使用您的電子郵件和密碼存取 取得 API 金鑰 頁面。金鑰在註冊後立即顯示，試用額度不需要信用卡。

所有請求都必須包含標頭Authorization: Bearer sk-...。如果金鑰無效，伺服器會返回 401 錯誤。請記住：每個帳戶只有一個活躍金鑰，但你隨時可以重新產生它，使舊金鑰失效。

首次請求

主要端點為 POST /v1/chat/completions。可用模型識別為「uncensored」。這是一個開放權重模型，調整為不對合法成人、虛構或研究主題進行拒絕。

以下是一個使用 curl 發送簡單訊息的基本範例。

Copiarcurl https://api.apisemrestricoes.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

請注意，回應將包含完整的文字生成。此特定端點不提供嵌入（embeddings）或圖像生成功能。

Python 整合

如果您偏好 Python 開發，官方 openai 函式庫運作良好，只需指向正確的 base_url 即可。這確保了對標準請求結構的熟悉度。

將基礎 URL 設為https://api.apisemrestricoes.com/v1，並將金鑰輸入環境變數或直接輸入客戶端。以下程式碼示範建立簡單對話。

Copiarfrom openai import OpenAI

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

請記住，該模型不是 GPT 或 Claude；它是專為內容自由優化的自有開源架構。

Node.js 整合

對於 JavaScript 或 TypeScript 環境，請使用 Node.js 的openai SDK。設定方式與 Python 類似：調整baseURL並進行認證。

以下程式碼顯示如何建立客戶端實例並發送聊天完成請求。預設情況下，回應以同步方式處理，但若需連續數據流，請參閱串流輸出章節。

Copiarimport OpenAI from "openai";

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

此方法非常適合處理文字且不需要瀏覽器即時更新的後端應用程式。

SSE 串流輸出

支援伺服器發送事件 (SSE) 允許逐 token 接收回應，改善最終使用者的延遲感知。在請求中設定 stream: true 即可啟用串流輸出。

以下範例說明如何分段消費串流，允許文字逐漸顯示。

Copiarstream = 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)

這對於聊天介面特別有用，用戶偏好看到模型「即時輸入」，而不必等待回應完全完成。

限制、錯誤與上下文視窗

你的帳戶受特定限制以確保服務穩定。每支金鑰每分鐘限制 300 次請求。請求主體不得超過 8 MB。

常見錯誤包括：401（金鑰無效）、402（額度不足）和 429（超過速率限制）。總上下文視窗（提示詞 + 完成）為 100,000 個 token。如果需要更多上下文記憶體容量，請調整發送訊息的大小。