快速上手：整合無審查 API

前置條件：安裝 OpenAI SDK

安裝官方 OpenAI SDK 供您偏好的語言，即可立即開始發出請求。該函式庫會自動處理身份驗證和格式化。您不需要特定版本，只需為您的專案使用最新的穩定版本即可。

配置您的基礎 URL 和 API 金鑰

將基礎 URL 設定為 HTTPS://api.mimoaiapi.com/v1，並在 Authorization 標頭中提供您的 API 金鑰。此配置將您的客戶端指向我們的 uncensored 推理引擎。使用在「取得 API 金鑰」頁面生成的金鑰，該金鑰在註冊後立即顯示。

傳送您的第一個聊天補全請求

向 /v1/chat/completions 發送帶有模型 id "uncensored" 的 POST 請求。此端點返回沒有內容拒絕的原始文本回應。傳遞您的系統提示以定義模型在您特定用例中的行為。

Copycurl https://api.mimoaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a json object with keys name age and role for a character profile"}]
  }'

使用 SSE 處理串流回應

透過在請求中將 stream 參數設為 true 來啟用串流。API 會傳回即時更新的伺服器發送事件（SSE）。解析最後一個片段以存取總 token 使用量，以確保計費準確。

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)

Python SDK 整合

使用 Python 程式庫以簡單的字典結構建構請求。在建立客戶端執行個體之前，請設定 base_url 和 api_key 變數。這種方式能與現有的 OpenAI 程式碼庫無縫整合。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.mimoaiapi.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 整合

在 Node.js 中初始化客戶端，傳遞基礎 URL 和金鑰。將模型設定為 "uncensored" 以用於每次完成呼叫。SDK 會為您管理 HTTP 連線和回應解析。

Copyimport OpenAI from "openai";

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