无审查 LLM API 文档

认证和基础 URL

使用您的 API 密钥对请求进行身份验证。所有端点的基础 URL 为 https://api.doesclaudeallownsfw.com/v1.

设置 Authorization 请求头以 Bearer <your-key>. 此功能可与任何 OpenAI 兼容的客户端配合使用。

聊天完成端点

通过 POST /v1/chat/completions. 模型 ID 为 uncensored.

它处理文本输入和文本输出。您可以使用流式传输、函数调用或 JSON 模式。

上下文窗口支持总计 100,000 个 token。每次请求的最大输出为 16,000 个 token。

Copycurl https://api.doesclaudeallownsfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top five python libraries for data analysis"}]
  }'

Python SDK 集成

安装官方 OpenAI SDK。将基础 URL 设置为我们的端点。设置 API 密钥。发送一条简单消息。

SDK 自动处理请求。您将获得结构化响应。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.doesclaudeallownsfw.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 SDK 集成

使用基础 URL 初始化客户端。传递 API 密钥。请求补全。

Node 用户可以轻松集成此 API。它遵循标准的 OpenAI 模式。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.doesclaudeallownsfw.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);

流式传输与 token 使用情况

通过将 stream: true. 您会收到生成的数据块。

Token 用量出现在最后一个数据块中。这有助于你准确跟踪成本。

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)

速率限制与错误

预计每分钟每 key 300 次请求。限制包括 8 个并发请求。请求体必须保持在 8 MB 以下。

错误包括 401（密钥无效）。402 表示无余额。429 表示超出速率限制。

错误和拒绝均免费。信用额度仅按实际令牌使用量计费。