API 文档：uncensored 聊天补全
集成你的 OpenAI 兼容客户端，立即使用我们的无审查模型生成文本。我们提供专用端点，接受标准参数，同时移除对合法成人主题的内容拒绝。
认证与基础 URL
每次请求需要在 Authorization 标题。我们的基础 URL 为 https://api.deepseekopenaicompatibleapi.com/v1. 您会在通过 Google 或电子邮件注册后立即获得此密钥。不需要电话号码。该密钥标识您的账户并跟踪预付费信用额度的使用。错误和拒绝不会消耗 Token，因此您只为成功的完成付费。
聊天完成端点
发送消息至 POST /v1/chat/completions 生成文本响应。模型 ID 始终为 uncensored. 此端点处理带有 system、user 和 assistant 角色的标准聊天格式。它不支持嵌入、图像或微调。使用所需的模型参数和内容配置您的请求。响应返回生成的文本以及 token 使用统计信息。
流式响应（SSE）
通过将 stream: true 在您的请求正文中。服务器返回用于实时 Token 传输的服务器发送事件 (SSE)。Token 使用数据仅出现在流的最后一个数据块中。这种方法降低了长输出的感知延迟。在客户端缓冲传入的事件以重建完整消息。
cURL
curl https://api.deepseekopenaicompatibleapi.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the release notes of the last stable build"}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.deepseekopenaicompatibleapi.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
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.deepseekopenaicompatibleapi.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
stream = 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)