快速入门：无审查聊天补全

安装 openai 兼容客户端

选择与您的开发环境匹配的 SDK。该 API 遵循标准的 OpenAI 约定，因此您可以使用任何兼容的库来发送请求。

• Python 开发者应安装 openai 包。
• Node.js 用户需要 openai npm 包。
• 其他语言可以使用官方 SDK 或标准 HTTP 库。

这种方法确保了与现有工具的广泛兼容性，并简化了项目集成。

配置 base URL 和 API 密钥

在客户端配置中设置您的 API 密钥和自定义 base URL。这将请求指向我们的服务器，而不是标准的 OpenAI 端点。

配置

使用从仪表板生成的密钥并指向 https://api.priceapiseekdeep.com/v1. 此设置适用于任何 OpenAI 兼容的客户端，只需更改 base_url 和 api_key 参数。

您的提示词在无内容审查的情况下进行处理，非常适合创意写作和编码任务。

发起首次请求

发送标准聊天补全请求以测试连接。使用模型 ID uncensored 访问调优模型。

• 设置 model 参数到 uncensored.
• 在 messages 数组。
• API 直接返回文本输出。

这确认了您的密钥有效，且输入令牌的扣费正确。

启用流式传输以实现实时输出

通过设置 stream: true 在您的请求中。API 随生成顺序返回令牌，提高了感知延迟。

• 从服务器发送的事件流中读取 token。
• 最后一个数据块包含总令牌使用统计信息。
• 此方法非常适合聊天界面和实时应用。

流式传输减少了用户在模型处理提示时的等待时间。

使用函数调用和 JSON 模式

利用结构化输出进行程序化交互。通过设置 response_format 到 {"type": "json_object"} 用于一致的解析。

• 在 tools 参数。
• 设置 tool_choice 控制函数调用。
• 使用类似这样的参数 temperature 和 top_p 调整输出随机性。

此功能集支持无需外部解析逻辑的复杂工作流。

理解 Token 使用情况和限制

监控使用情况以保持在服务边界内。上下文窗口允许提示和完成内容合计 100,000 个 token。

• 每次请求的最大输出为 16,000 个 token。
• 如果未指定，默认最大输出为 2,048 个令牌。
• 每个密钥每分钟限流 300 次请求。

高级余额永不过期，错误不会消耗您的余额。这种结构支持高容量开发，无需月度订阅。

cURL

Copycurl https://api.priceapiseekdeep.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send 5000 messages to test rate limits"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.priceapiseekdeep.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

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.priceapiseekdeep.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

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)