无审查 API 文档

基础 URL 和认证

使用提供的 base URL 和 API 密钥开始发送请求。我们的服务基于 OpenAI 兼容协议，因此您可以使用标准 SDK，只需进行少量配置更改即可。所有请求的 base URL 为 https://api.openroutereualternative.com/v1. 您必须在 Authorization 每次请求时的请求头。

认证简单且安全。在 获取 API 密钥 页面，通过 Google 或电子邮件登录。密钥在创建后立即显示。请安全存储，因为它提供对您预存额度的完全访问权限。我们不需要手机号码或复杂的设置步骤。您的数据保留在合规环境中，没有隐藏的路由费用。

首次请求

向 /v1/chat/completions 端点使用的模型 ID 仅为 uncensored. 该模型是一个针对合法成人用途进行调整的开源大型语言模型，不会拒绝争议性话题。它不是 GPT、Claude 或其他任何厂商的模型。

下面是一个使用 cURL 的基本示例。替换 YOUR_API_KEY 附带您的实际密钥。请求正文包括模型 ID、系统提示和用户消息。此示例展示了我们 API 直接、无审查的特性，没有额外开销。

Copycurl https://api.openroutereualternative.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the GDPR compliance docs"}]
  }'

Python SDK 集成

使用带有自定义 base URL 的官方 OpenAI Python SDK 与我们的 API 交互。这种方法确保与已经使用 OpenAI 客户端的代码库兼容。您只需要调整 base_url 和 api_key 参数。模型 ID 保持 uncensored.

支持通过 Server-Sent Events (SSE) 进行流式传输。使用 stream=True 接收生成令牌作为参数的方法。最后一个数据块包含该请求的总令牌用量。此方法对于实时应用非常高效。我们的 API 支持 temperature、top_p 和 stop sequences 等参数。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.openroutereualternative.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 OpenAI Node.js SDK 与我们的 API 集成。使用特定的基础 URL 和 API 密钥配置客户端。模型 ID 为 uncensored. 此设置允许您利用熟悉的聊天补全方法。您可以传递上下文消息、设置温度并定义停止序列。

通过 tools 参数。您还可以使用 response_format: {type: "json_object"}. 此功能有助于结构化数据提取。API 处理诸如 presence_penalty 和 frequency_penalty 正如预期的那样。这种灵活性使其成为开发者的强大 OpenRouter 替代方案。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.openroutereualternative.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 SSE 用法

通过将 stream: true 在您的请求中。API 返回服务器发送事件流。每个事件包含部分响应块。最后一个块包含用于计费的完整令牌使用统计信息。

流式传输降低了最终用户的感知延迟。它非常适合需要即时反馈的聊天界面。上下文窗口支持最多 100,000 个令牌用于提示和完成组合。每次请求的最大输出为 16,000 个令牌。如果 max_tokens 未设置时，默认值为 2,048 个令牌。这种平衡允许深度上下文，同时不会使响应限制过载。

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)

限制、错误和上下文

监控您的请求限制以避免服务中断。每个 API 密钥支持每分钟 300 次请求和 8 个并发请求。最大请求体大小为 8 MB。错误以标准 HTTP 状态码返回。401 错误表示 API 密钥无效或缺失。402 错误表示您的预付费余额已耗尽。429 错误表示您已超出速率限制。

Token 用量透明。输入 Token 每百万个成本为 $0.15，输出 Token 每百万个成本为 $0.50。错误和拒绝请求免费。积分仅通过加密货币充值。该模型拒绝涉及未成年人的请求，但允许其他合法的成人内容。这种清晰的结构确保您的应用成本可预测。