快速入门：集成您的 AI API 密钥

前置条件：您的 API 密钥和基础 URL

首先，访问获取 API 密钥页面。输入您的电子邮件和密码，立即获取唯一的 AI API 密钥。初始试用无需信用卡。您还需要我们 OpenAI 兼容 API 接口的基础 URL：

• 基础 URL： https://api.getaiapikey.com/v1
• 模型 ID： uncensored

妥善保管这些凭据。您可以随时从仪表板重新生成密钥，这将立即使旧密钥失效。我们的服务旨在以最小的配置更改即可插入现有项目。

首次请求：标准聊天补全

向聊天补全接口发送标准 POST 请求。此示例使用 curl 演示集成的简便性。将YOUR_API_KEY替换为您的实际密钥。模型标识符固定为uncensored。

此接口处理文本输入、文本输出的交互。它不支持嵌入、图像、音频或视频生成，专注于纯语言处理。确保请求体保持在 8 MB 以下。

使用 Python SDK

对于 Python 开发者，请使用官方openai库。将其指向我们的基础 URL 并提供您的 AI API 密钥。这种方法允许您在切换到无审查模型以获取合法成人内容或更广泛的创作自由时，保持现有代码结构。

客户端自动处理序列化和连接池。您可以调整max_tokens参数来控制输出长度，保持在包含提示词和补全的 100,000 token 上下文窗口内。

使用 Node.js SDK

Node.js 用户可以通过使用我们的自定义基础 URL 配置 OpenAI SDK 来实现相同的即插即用兼容性。这确保您的现有应用程序逻辑保持完整，同时获得我们特定模型功能的访问权限。

请记住，每个账户仅限一个活动密钥，可以随时重新生成。这种简单性减少了多模型聚合器中常见的开销，为您提供对无审查模型的直接连接。

流式响应 (SSE)

为了获得实时用户体验，请在请求中设置stream: true以启用流式输出。API 返回包含部分 token 响应的服务器发送事件 (SSE)。这降低了最终用户的感知延迟。

流式输出在所有支持的 SDK 中工作方式相同。确保您的客户端设置为处理增量数据块。总上下文窗口仍为 100,000 token，因此请仔细管理提示词长度，以避免在长对话期间被截断。

限制、错误和模型列表

监控你的使用情况以避免中断。每个密钥每分钟限 300 次请求。超出限制时，你将收到 429 速率限制错误。401 错误表示密钥无效或已过期，402 错误表示你需要为预付额度充值。

使用GET /v1/models接口验证连接。它返回可用的模型详细信息。我们的服务不提供 SLA 保证或企业认证，而是专注于简单透明的定价。额度永不失效，允许您以自己的节奏暂停和恢复使用。

cURL

Copycurl https://api.getaiapikey.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."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

流式输出

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)