OpenAI API 替代方案：三行代码切换客户端

认证与 Base URL

我们的 API 遵循标准的 OpenAI chat-completions 接口。你只需更改客户端配置中的两项内容：base URL 和 API 密钥。在获取 API 密钥页面注册，即可立即获得密钥。试用无需信用卡。

所有请求的 base URL 为 https://api.openaiapialternative.com/v1.。该接口提供单一的无审查大型语言模型。与多模型路由不同，我们不在不同供应商之间进行路由；我们在自己的 GPU 服务器上运行自己的开放权重模型。这简化了你的技术栈，因为你只需与一种一致的模型行为交互，而无需在 GPT、Claude 或 Gemini 变体之间应对不同的 API 特性。

首次请求

向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求。响应对象结构符合标准的 OpenAI 文本补全规范，但由我们的无审查模型驱动。您可以以与任何 OpenAI 兼容接口相同的方式传递消息、工具和温度设置。

这种结构确保如果你的客户端已支持 OpenAI 协议，你只需更改 base URL 和密钥即可切换供应商。你必须发送的 model id 为 "uncensored"。注意，我们不提供 embeddings、images 或 audio，因此请保持 payload 专注于文本。

Copycurl https://api.openaiapialternative.com/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

使用官方 OpenAI Python SDK 或任何兼容的客户端库。使用你的密钥和新的 base URL 初始化客户端。然后调用 chat.completions.create 并传入 model id "uncensored"。这种方法在保留你现有代码库的同时，让你能够访问无审查模型，且不会对合法的成人内容或争议性话题进行内容拦截。

Python SDK 会自动序列化您的消息和工具。确保传递正确的 base URL，以免请求发送到 OpenAI 的服务器。这种方法非常适合希望使用现有提示词模板和系统指令测试模型行为的开发者。

Copyfrom openai import OpenAI

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

对于 JavaScript 和 TypeScript 开发者，Node SDK 的工作方式相同。在客户端实例中配置 API 密钥和 base URL。model id 仍为 "uncensored"。这允许您将我们的无审查 LLM API 集成到 Node.js 应用中，而无需重写提示词逻辑。

Node SDK 支持相同的 chat-completions 接口。您可以将其用于无服务器函数、后端服务或需要直接文本生成的客户端应用。由于我们不提供模型路由，您将获得来自此单一开放权重模型的可预测行为。查看定价页面了解 token 成本。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

流式响应 (SSE)

我们支持服务器发送事件 (SSE) 用于流式响应。这对于希望实时显示生成 token 的应用至关重要。在请求中将 stream 参数设置为 true。客户端将收到包含部分文本的一系列事件。

流式传输降低了用户的感知延迟。我们的 API 完全按照 OpenAI 规范处理 SSE 协议。您可以将其集成到聊天界面、代码生成器或任何受益于增量文本交付的应用中。模型处理提示词并持续输出 token，直到完成。

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、错误与上下文窗口

我们的上下文窗口为 100,000 token（包括提示词和补全）。这允许处理长文档或广泛的对话历史。请注意速率限制：每个密钥每分钟 300 次请求。如果超出此限制，您将收到 429 Too Many Requests 错误。

常见错误包括：如果密钥无效，返回 401 Unauthorized；如果预付额度耗尽，返回 402 Payment Required。每个账户有一个密钥，可随时重新生成。请求体限制为 8 MB。如果您需要嵌入或图像生成，此 API 不是合适的选择；我们专注于文本补全。