Chat ai senza censura：逐步整合指南

為何您需要無審查的聊天 AI

企業級模型預設會拒絕合法的成人內容、細微的歷史分析以及爭議性的政治觀點。您需要一個無審查的 AI，因為標準的守門人將品牌安全置於原始實用性之上。當您要求模型生成關於特定成人關係的故事或分析爭議性政治人物時，標準的大型語言模型（LLM）通常會插入說教的總結或直接拒絕。此 API 提供一個開放權重的模型，經過調校以在合法成人用途下無需內容拒絕即可回答。它不使用您的提示進行訓練，從而保護您的資料隱私。該模型不是 GPT、Claude 或 Gemini；它是運行在我們伺服器上的獨立無審查 AI。您可以直接訪問該模型未經過濾的推理能力。

• 無隱藏過濾器阻止成人或爭議性主題。
• 直接文字輸入、文字輸出設計，提供最大控制權。
• 提示詞不用於訓練模型。
• 無月費或鎖定承諾。

設定您的環境

透過安裝您偏愛語言的官方 OpenAI SDK 來初始化專案。這之所以可行，是因為我們的端點完全與 OpenAI 相容。您只需要一個 API 金鑰，該金鑰在您使用 Google 或電子郵件地址註冊後立即生成。不需要電話號碼。金鑰僅顯示一次，請妥善保存。我們的 API 金鑰限制為每分鐘 300 次請求，每個金鑰最多 8 個併發請求。請求主體上限為 8 MB。此設定可確保您無需複雜的設定步驟即可開始測試。這讓您在承諾使用加密貨幣付款之前，能夠驗證整合情況。

• 透過 Google 或電子郵件註冊，以立即獲得 API 金鑰。
• 為您的語言安裝標準 OpenAI SDK。
• 使用試用信用額度測試連線，無需付款。

配置 base URL

將您的 SDK 客戶端指向我們的基礎 URL：HTTPS://api.aisenzalimitietici.com/v1。這是無審查 LLM 體驗的核心。您必須在授權標頭中設定 API 金鑰。您在請求中傳送的模型 ID 僅為 "uncensored"。這將我們的模型與數以千計的其他供應商區分開來。這是一個開源權重模型，而非其他公司技術的轉售版本。只需更改基礎 URL 和 API 金鑰，即可從過濾模型切換至無審查模型。這項單一變更即可為您帶來所需的所有自由與道德防線缺失。請注意，此 API 不支援嵌入、圖像生成或微調。它專用於聊天補全。請在所有開發環境中保持基礎 URL 不變。

• 基礎 URL：HTTPS://api.aisenzalimitietici.com/v1
• 模型 ID："uncensored"
• 授權：Bearer YOUR_API_KEY

進行首次聊天請求

向 /v1/chat/completions 發送 POST 請求，附上您的 messages 陣列。系統期望每個訊息都包含 role 和 content 欄位。您可以設定 temperature、top_p 和其他參數來控制創造力。模型會回傳一個包含無道德過濾的完成的回應（針對合法內容）。請注意，涉及未成年人的性內容始終會被拒絕，無論其他參數為何。這是一個適用於所有請求的硬性內容限制。回應包含生成的文本和 token 使用計數。錯誤是免費的，因此如果請求因網路問題失敗，您不會被收費。這種透明度確保您只為成功生成 token 的輸出付費。從簡單的提示詞開始，以驗證模型的 uncensored 特性。

• 端點：POST /v1/chat/completions
• 模型：「無審查」
• 硬性限制：無涉及未成年人的性內容。

處理串流回應

透過在請求中將 stream 參數設為 true 來啟用串流。API 會傳回 delta 物件的伺服器發送事件（SSE）串流。每個物件包含一個部分 token 和角色。這允許您在 token 產生時即時向使用者顯示文字。串流的最後一個片段包含請求的總 token 使用量。這對於準確計費和監控至關重要。串流顯著降低了使用者的感知延遲。您可以在任何支援 HTTP 串流的語言中解析 SSE 串流。uncensored 模型支援串流，就像標準的 OpenAI 端點一樣。此功能對於預期即時回饋的聊天應用程式至關重要。別忘了處理串流結束事件以正確關閉連線。

• 設定 stream=true 以獲得即時 token 交付。
• 解析 SSE delta 物件以獲取部分文字。
• 從最後一個區塊讀取 token 用量。

使用無審查模型進行函數呼叫

在請求的 tools 陣列中定義你的函式結構。如果模型判斷應呼叫某個函式，它會在回應中回傳 tool_calls。這與我們的 uncensored AI 一樣運作，也適用於標準模型。你可以將函式結果傳回對話中以繼續上下文。透過將 response_format 設為 json_object，你也可以使用 JSON 模式。這會強制模型輸出有效的 JSON，非常適合資料擷取。功能呼叫允許複雜的工作流程和結構化資料生成。uncensored 模型能可靠地處理這些結構化輸出。確保你的函式定義清晰且具體。模型並不知道你的自訂函式，因此請提供詳細描述。

• 在 tools 陣列中定義函式。
• 使用 JSON 模式進行嚴格輸出格式。
• 將函式結果回饋至對話中。

管理上下文視窗與令牌

上下文窗口為 100,000 個 token，包含提示詞與補全內容。每次請求的最大輸出為 16,000 個 token。若未設定 max_tokens，預設為 2,048 個 token。此大窗口允許進行廣泛的文件分析或長篇故事生成。您可以發送非常長的提示詞而不會立即截斷。然而，請注意 8 MB 的請求主體限制。如果您的上下文超過模型的容量，您必須實施自己的截斷策略。API 不會自動處理上下文壓縮。高效的上下文管理是維持效能和成本效益的關鍵。仔細追蹤您的 token 使用量，以保持在預付信用額度內。錯誤不會消耗 token，因此請求失敗不會影響您的餘額。

• 上下文窗口：100,000 tokens（輸入 + 輸出）。
• 最大輸出：每次請求 16,000 個 token。
• 若未指定，預設最大輸出：2,048 個 token。

常見錯誤與故障排除

如果您超過每分鐘 300 次請求，您可能會遇到速率限制。API 在此情況下返回 429 狀態碼。您也可以達到每個 key 8 個併發請求的限制。如果收到錯誤，請檢查您的 API key 和 base URL 配置。確保您的 JSON payload 有效且符合預期的 schema。該模型不支援影像或音訊輸入，因此不要包含這些欄位。如果您懷疑計費錯誤，請使用支援頁面進行解決。信用額度是預付的且不過期，因此您可以稍後充值。仔細檢查您的 Token 計數，以確保沒有高估使用量。無審查模型很穩定，但極長上下文的情況下可能會出現邊緣情況。

• 速率限制：每分鐘 300 次請求。
• 並行限制：每個金鑰 8 個請求。
• 錯誤解決：使用支持頁面。

生產環境的最終檢查清單

驗證您的基礎 URL 與 API Key 在生產環境中是否正確。確保您的串流邏輯能正確處理 SSE 事件。針對速率限制與網路失敗實作錯誤處理。監控您的 Token 用量，以保持在預付額度內。請記住，加密貨幣是唯一的充值方式。您可以使用 TRC20 上的 USDT 或 Base 上的 USDC 進行付款。最低充值金額為 $20，最高為 $500。較大額的充值會贈送額外額度。仔細測試您的函式呼叫與 JSON 模式輸出。您的無審查 LLM 已準備好進行高容量、無限制的運作。放心部署，因為您的資料不會用於訓練。

• 檢查基礎 URL 與 API 金鑰。
• 處理 SSE 串流事件。
• 監控 token 用量與預付額度。