无限制 API 快速集成

初始设置与认证

要开始使用无限制的 api，你需要一个有效的 API 密钥。使用你的邮箱和密码访问 获取 API 密钥 页面。注册后密钥会立即显示，无需信用卡即可使用试用额度。

所有请求必须包含头Authorization: Bearer sk-...。如果密钥无效，服务器将返回 401 错误。注意：每个账户仅有一个活跃密钥，但你可以随时重新生成它，使旧密钥失效。

首次请求

主要接口为 POST /v1/chat/completions。可用模型标识为“uncensored”。这是一个开放权重模型，经过调整以不对合法的成人主题、虚构或研究类内容进行不拒答。

以下是一个使用 curl 发送简单消息的基本示例。

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."}]
  }'

请注意，响应将包含完整的文本生成。此特定接口不提供嵌入（embeddings）或图像生成功能。

Python 集成

如果你偏好使用 Python 开发，官方 openai 库可以完美运行，只需指向正确的 base_url 即可。这让你保持对标准请求结构的熟悉。

将 base URL 设置为https://api.apisemrestricoes.com/v1，并将密钥输入环境变量或直接传入客户端。以下代码演示了如何创建简单对话。

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)

请记住，该模型不是 GPT 或 Claude；它是一个专为内容自由优化的自有开源架构。

Node.js 集成

对于 JavaScript 或 TypeScript 环境，请使用 Node.js 的openai SDK。配置与 Python 类似：调整baseURL并进行认证。

以下代码展示了如何创建客户端实例并发送聊天完成请求。默认情况下，响应以同步方式处理，但对于连续数据流，请参阅流式输出部分。

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);

此方法非常适合后端应用，这些应用处理文本且无需浏览器中的实时更新。

SSE 流式输出

支持 Server-Sent Events (SSE) 允许你逐 token 接收回复，从而改善最终用户的延迟感知。在请求中设置 stream: true 即可启用流式输出。

以下示例说明了如何分块消费流，允许文本逐步显示。

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)

这对于聊天界面特别有用，用户希望看到模型“实时打字”，而无需等待响应完全完成。

限制、错误与上下文窗口

你的账户受特定限制以确保服务稳定性。限制为每个密钥每分钟 300 个请求。请求体不得超过 8 MB。

常见错误包括：401（密钥无效）、402（额度不足）和 429（超过速率限制）。总上下文窗口（提示词 + 回复）为 100,000 个 token。如果需要更多上下文记忆能力，请调整发送消息的大小。