模型 API 快速入门指南
Model APIs 提供用于原始文本生成的无审查 API，完全兼容 OpenAI，让您只需更改基础 URL 和密钥即可替换，而无需更改代码。您可以直接访问经过消融处理的模型，该模型在回答问题时不会带有企业式的保留态度，仅按您消耗的 token 收费。
认证和基础 URL
端点位于 https://api.modelapis.cc/v1。将您的密钥放在 Authorization 作为 bearer 令牌。系统会通过 401 错误拒绝带有无效密钥的请求，并通过 402 响应阻止尝试花费您没有余额的信用额度。您可以在仪表板上立即生成新密钥，旧密钥会立即变为非活跃状态。
发送聊天补全请求
向以下地址发送 POST 请求 /v1/chat/completions 附带您的消息历史。模型 ID 为 "uncensored"，并接受诸如 temperature 和 top_p. 此设置适用于任何支持 OpenAI 协议的客户端，包括 Cursor 和其他开发工具。
curl 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"}]
}'检查响应中的 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.
通过 SSE 实现流式响应
通过将 stream: true 在您的请求正文中。API 返回包含文本部分片段的服务器发送事件 (SSE)。这种方法非常适合构建在文本生成时即进行渲染的聊天界面。
from 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)每个块仅包含最终响应的一部分。最后一个块包含请求的完整令牌使用情况统计信息。这允许您在等待整个生成完成之前实时跟踪成本。
函数调用与工具
在 tools parameter and set tool_choice 到 auto. 该模型在适当时返回结构化的工具调用，允许您的应用程序执行外部函数。此功能与标准 OpenAI SDK 无缝协作。
import 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 助手消息中的数组以触发您的后端逻辑。然后，您可以将结果作为工具响应反馈到对话中。此循环使复杂的代理工作流程无需离开 API 即可实现。
JSON 模式强制执行
设置 response_format 到 {"type": "json_object"} 强制模型输出有效的 JSON。这对于以编程方式解析响应的应用程序至关重要。模型将严格遵守此约束。
当数据管道需要可预测的结构时，使用此模式。它减少了事后处理正则表达式技巧的需求。即使在 JSON 模式下，模型也保持无审查状态，提供没有内容过滤器的原始数据。
Token 限制与上下文窗口
上下文窗口支持最多 100,000 个 token，包括 prompt 和 completion 的总和。你可以每次请求最多获取 16,000 个输出 token。如果你未指定 max_tokens, 默认值为 2,048 个 Token。
每个密钥的请求限制为每分钟 300 次。最大请求体大小为 8 MB。这些限制确保高容量使用的稳定性能。错误和拒绝不会消耗您的预付费信用额度，因此您只需为成功的生成付费。
流式传输
stream = 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)常见问题
如何为模型 API 充值额度？
您仅可使用加密货币充值，具体为 TRC20 网络上的 USDT 或 Base 网络上的 USDC。充值金额范围为 $20 至 $500，大额充值可获得赠金。赠金永不过期，您可在需要更多额度时随时充值。
无审查模型 API 是否免费使用？
不，它是基于令牌消耗计费的付费服务。不过，每个新账户都会获得 7 天有效的 $0.50 试用额度。这允许您在立即输入支付信息之前测试 API。
如果我超出速率限制会发生什么？
API 返回 429 Too Many Requests 错误。每个密钥每分钟最多可发送 300 次请求。如果需要更高的吞吐量，您可以生成额外的密钥或等待窗口重置。401 或 402 等错误不计入您的使用情况。
