模型 API 快速入門指南

身份驗證與基礎 URL

端點位於 https://api.modelapis.cc/v1。將您的金鑰傳入 Authorization header 作為 bearer token。系統會以 401 錯誤拒絕無效金鑰的請求，並以 402 回應阻止嘗試花費您未擁有餘額的請求。您可以在儀表板立即產生新金鑰，舊金鑰會立即變為非有效狀態。

發送聊天完成請求

向以下網址發送 POST 請求 /v1/chat/completions 搭配您的訊息歷史記錄。模型 id 為「uncensored」，並接受如 temperature 和 top_p. 此設定適用於任何支援 OpenAI 協議的客戶端，包括 Cursor 和其他開發工具。

Copycurl https://api.modelapis.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "get current unix timestamp"}]
  }'

檢查響應中的 content field inside the assistant message. If you exceed your rate limit, the API returns a 429 status code. You can monitor your remaining balance directly in the dashboard dashboard without needing to parse headers manually.

透過 SSE 的串流回應

在請求主體中將 stream: true 在你的請求主體中。API 會回傳伺服器發送的事件 (SSE)，其中包含文字的部分區塊。此方法非常適合建構聊天介面，以便在文字生成時即時渲染。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.modelapis.cc/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)

每個區塊僅包含最終回應的片段。最終區塊包含請求的完整令牌使用統計數據。這使您可以在等待整個生成完成之前即時追蹤成本。

函式呼叫與工具

在 tools parameter and set tool_choice 以 auto. 模型在適當時返回結構化的工具呼叫，允許您的應用程式執行外部函式。此功能與標準的 OpenAI SDK 無縫協作。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

解析 tool_calls 助手訊息中的陣列以觸發您的後端邏輯。然後您可以將結果作為工具回應饋迴到對話中。此循環可在不離開 API 的情況下啟用複雜的代理工作流程。

JSON 模式強制執行

設定 response_format 以 {"type": "json_object"} 強制模型輸出有效的 JSON。這對於以程式方式解析回應的應用程式至關重要。模型將嚴格遵循此限制。

當您的資料管線需要可預測的結構時使用此模式。它減少了事後使用正規表示式處理的需求。即使在 JSON 模式下，模型仍保持 uncensored，在不使用內容過濾器的情况下提供原始資料。

Token 限制與上下文視窗

上下文視窗支援提示詞與補全合計最多 100,000 個 token。您可以每次請求最多請求 16,000 個輸出 token。如果您未指定 max_tokens預設為 2,048 個 token。

每個金鑰每分鐘限制為 300 次請求。最大請求主體大小為 8 MB。這些限制確保了大量使用時的穩定效能。錯誤和拒絕不會消耗您的預付信用額度，因此您只需為成功的生成付費。

串流

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)