开发者快速入门指南

认证与基础 URL

使用您的 API 密钥与 Authorization: Bearer 标题。我们的基础 URL 为 https://api.apiclaudecheap.com/v1无审查. 每个账户拥有一个密钥，在通过 Google 或电子邮件注册后立即发放。无需电话号码。

聊天完成端点

将文本发送至 POST /v1/chat/completions. 该模型生成文本响应，对合法的成人话题不进行内容拒绝。请求遵循标准的 JSON 结构。输入 token 的成本为每百万 $0.15，输出 token 为 $0.50。错误和拒绝不会消耗额度。发送一条简单的消息以验证连接。

Copycurl https://api.apiclaudecheap.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return only the current UTC timestamp"}]
  }'

Python SDK 集成

覆盖 base_url 在 OpenAI 客户端中。传递 API 密钥和模型名称。客户端会自动处理序列化。您可以流式传输或解析完整响应。这种方法允许您重用现有代码库。将基础 URL 调整指向我们的端点。保持模型名称为 uncensored. 先用简短的提示进行测试。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apiclaudecheap.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

配置 baseUrl 在您的 Node 客户端中的选项。在标头中设置 API 密钥。使用 uncensored 作为模型。这允许你切换提供商而无需更改应用逻辑。SDK 管理 HTTP 连接。优雅地处理错误。检查响应状态码。解析 JSON 正文。此方法适用于同步和异步请求。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

使用 SSE 进行流式传输

通过将 stream: true服务器发送服务器发送事件（SSE）。每个块包含部分文本。最后一个块包含 token 使用统计信息。这降低了长响应场景下的感知延迟。在您的应用程序中缓冲这些块。将它们组合以形成完整消息。处理流期间的连接错误。监控 token 使用量以保持在预算内。

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)

函数调用 & JSON 模式

在 tools 数组。模型在需要时返回结构化数据。使用 response_format: {type: "json_object"} 适用于严格的 JSON 格式。这确保自动化任务获得可预测的输出。temperature 和 top_p 控制随机性。较低的值使响应更具确定性。设置 seed 以实现可重复性。stop sequences 可提前终止生成。presence 和 frequency penalties 调整 token 重复率。