快速入门：集成无审查 API

前提条件：安装 OpenAI SDK

安装官方 OpenAI SDK（适用于您首选的语言）以立即开始发出请求。该库会自动处理身份验证和格式化。您不需要特定版本，只需使用项目的最新稳定版本即可。

配置您的基础 URL 和 API 密钥

将基础 URL 设置为 HTTPS://api.mimoaiapi.com/v1 并在 Authorization 标头中提供 API 密钥。此配置将客户端指向我们的 uncensored 推理引擎。使用在“获取 API 密钥”页面生成的密钥，该密钥在注册后立即出现。

发送您的第一个聊天补全请求

向 /v1/chat/completions 发起 POST 请求，模型 id 为 "uncensored"。此端点返回没有内容拒绝的原始文本响应。传递您的系统提示以定义模型在您特定用例中的行为。

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 处理流式传输响应

通过在请求中将 stream 参数设置为 true 启用流式传输。API 返回实时更新的服务器发送事件 (SSE)。解析最后一个数据块以访问总令牌用量，从而实现准确计费。

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 集成

使用 Python 库通过简单的字典结构构造请求。在创建客户端实例之前，设置 base_url 和 api_key 变量。这种方法与现有的 OpenAI 代码库无缝兼容。

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 集成

在 Node.js 中通过传递基础 URL 和密钥初始化客户端。将模型配置为 "uncensored" 以用于每次补全调用。SDK 为您管理 HTTP 连接和响应解析。

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);