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获取 API 密钥

5 分钟发起首次请求

更新你的基础 URL 和 API 密钥,将请求路由到我们的无审查接口。兼容 OpenAI 的接口意味着你现有的客户端代码无需更改逻辑即可使用。

基础 URL 和身份验证

将你的标准 OpenAI 基础 URL 替换为 https://api.mistralapi.cc/v1。你必须在 Authorization 标头中包含 API 密钥作为 Bearer 令牌。这是将客户端切换到我们的无审查服务所需的唯一配置更改。你可以通过 获取 API 密钥 页面使用 Google 或电子邮件生成密钥。请妥善保管密钥;它提供对你预付额度的访问权限。

发送聊天补全请求

发送标准 POST /v1/chat/completions 请求。将模型设置为 uncensored。API 接受文本输入并返回文本输出。它不支持图像、音频或嵌入。你可以使用 temperature、top_p、stop、seed 等参数以及惩罚项来控制行为。超出限制或身份验证失败的请求不会消耗额度。

curl https://api.mistralapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python SDK 集成

使用官方的 openai Python 包。使用新的基础 URL 和密钥初始化客户端。使用 uncensored 模型 ID 调用 chat.completions.create()。此方法适用于任何 OpenAI 兼容的客户端库。该服务专为偏好简单预付 token 计费而非复杂订阅的开发者设计。

from openai import OpenAI

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

Node SDK 集成

使用自定义基础 URL 初始化 Node.js OpenAI SDK。在选项中传递你的 API 密钥。使用 chat.completions.create() 方法和 uncensored 模型。这允许你保留现有的 TypeScript 或 JavaScript 逻辑,同时访问一个不会拒绝合法成人或争议话题的无审查模型。

import OpenAI from "openai";

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

流式响应

通过设置 stream: true 启用流式输出。API 通过服务器发送事件 (SSE) 返回数据块。Token 使用统计信息包含在流的最后一个块中。这允许你实时显示输出,而无需等待完整响应。你可以解析流以渐进式更新你的 UI。

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)

速率限制和上下文窗口

每个 API 密钥限制为每分钟 300 次请求和 8 个并发请求。请求正文不得超过 8 MB。上下文窗口总共为 100,000 个 token,包括提示词和补全。每次请求的最大输出为 32,000 个 token(如果未设置 max_tokens,则为 2,048)。如果你的密钥没有足够的额度,请求将失败。如果密钥无效或已删除,则会出现身份验证错误。超出速率限制时返回标准的 HTTP 429 错误。

问答

API 支持函数调用吗?

是的,你可以在聊天补全请求中使用 <code>tools</code> 和 <code>tool_choice</code> 参数。模型通过 <code>response_format: json_object</code> 支持结构化输出,以实现可靠的 JSON 生成。

如果我超出速率限制会怎样?

超出每分钟 300 次或每个密钥 8 个并发请求限制的请求将失败。这些错误不会消耗你的预付额度。你可以生成新密钥以替换旧密钥,从而重置限制。

无审查模型与 Grok 或 Llama 相同吗?

不是。它是一个在自有服务器上运行的开放权重模型,经过调整以无内容拒绝地回答问题。它不是 GPT、Claude、Gemini、Grok、DeepSeek、Qwen 或 Llama。它是一个通过 OpenAI 兼容接口提供服务的独立模型。

只差一张表单,即可获得密钥

创建账户,复制密钥,更改基础 URL。这就是全部设置。

获取 API 密钥

API 技术参数

购买额度前,请先确认接口是否满足你的需求——以下是全部真实参数。

项目说明
接口格式兼容 OpenAI:任何 OpenAI SDK 或客户端只需更换 base URL 和密钥
接口POST /v1/chat/completions · GET /v1/models
模型 IDuncensored
Base URLhttps://api.mistralapi.cc/v1
认证Authorization: Bearer YOUR_KEY
上下文窗口100,000 tokens(输入与输出合计)
流式输出支持 SSE,最后一块包含 token 用量
函数调用支持 tools、tool_choice;回复包含 tool_calls(流式同样支持),结果以 role: tool 消息返回
最大输出不单独限制输出;提示+回复共 100,000 个 token 窗口内,max_tokens 可选
采样参数temperature、top_p、stop、seed、presence_penalty、frequency_penalty
JSON 模式response_format: {"type": "json_object"}
并发每个密钥同时最多 8 个请求
速率限制每个密钥每分钟 300 次请求
请求大小每次请求不超过 8 MB
响应头X-Request-Id、X-Balance-USD、X-RateLimit-Limit-Requests、X-RateLimit-Limit-Concurrency
计费预付额度,按实际 token 用量扣费;错误和拒绝不收费
赠送额度满 $50 送 5%,满 $100 送 10%
价格输入 $0.25 / 百万 tokens · 输出 $1.00 / 百万 tokens
免费试用$0.50,有效期 7 天,无需银行卡 · 试用密钥:2 个并发请求,每分钟 60 次;首次充值后恢复完整限额(8 和 300)
充值USDT(TRC20)或 USDC(Base),$10–$500 任意整数金额
额度有效期付费额度永不过期,无订阅
密钥每个账户一个有效密钥;生成新密钥后旧密钥失效
内容政策允许成人内容;涉及未成年人的性内容一律拒绝
登录Google 或邮箱 + 密码

错误代码

错误以 JSON 返回,type 字段固定;失败或被拒绝的请求不计费。

状态码类型含义
400bad_requestJSON 无效、消息为空、参数错误或超出上下文窗口
401missing_key · invalid_key · key_revoked缺少密钥、密钥错误或已被新密钥替换
402no_credit余额不足——充值后立即恢复
403content_blocked涉及未成年人的性内容——拒绝且不计费
404not_found未知接口
413request_too_large请求体超过 8 MB
429rate_limited · concurrency超过每分钟 300 次或 8 个并发——稍后重试
503upstream_busy模型繁忙——几秒后重试