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获取 API 密钥

FiltroSemia 快速入门

集成指南

停止与拒绝过滤和复杂的订阅层级作斗争。本指南将指导您在几分钟内使用标准的 OpenAI 兼容代码运行您的无审查 LLM API 调用。

快速入门:您的第一个请求

该 API 是一个与 openai 兼容的 API,其结构镜像了 Chat Completions。您发送文本,接收文本。没有嵌入或音频的额外端点会干扰您的工作流程。首先将您的客户端指向我们的基础 URL。

  • 基础 URL:HTTPS://api.filtrosemia.com/v1
  • 模型 ID:"uncensored"

替换 SDK 配置中的现有基础 URL。该端点处理从角色扮演到翻译的所有任务,且没有通常的过滤限制。

curl https://api.filtrosemia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "check balance"}]
  }'

认证与请求头

将 API 密钥放入标准的 Authorization 请求头中。为简化起见,我们每个账户使用一个有效密钥。如果需要新密钥,请从仪表板生成。

  • 标头: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
  • 无需管理 OAuth 流程或刷新令牌。

保持密钥安全。它授予你预付费额度的直接访问权限。诸如 401 Unauthorized 表示密钥缺失或无效。

from openai import OpenAI

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

聊天完成端点

发送消息至 POST /v1/chat/completions模型支持标准参数,如 temperature, top_p,以及 stop 序列。这是一个针对成人和创意内容调整的无审查模型。

  • 支持 json_object 响应格式。
  • 接受函数定义的函数调用。

在您的速率限制内按顺序处理请求。确保您的负载保持在 8 MB 以下。

import OpenAI from "openai";

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

使用服务器发送事件进行实时 token 交付。这降低了长输出的感知延迟。最终块包含完整的 token 使用统计信息。

  • 设置 stream: true 在请求中。
  • 在客户端中解析 SSE 流。

流式传输的行为与标准 OpenAI SDK 的行为完全一致。您只需按顺序处理到达的数据块即可。

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)

上下文窗口和限制

该模型支持 100,000 token 的上下文窗口。这允许处理具有长历史记录的繁重工作负载。每次请求的最大输出为 16,000 个 token。

  • 默认最大输出:2,048 个令牌。
  • 限流:每分钟 300 次请求。

超出限制会触发 429 Too Many Requests 调整并发数以保持在限制范围内。每个密钥允许 8 个并发请求。

错误处理和 Token

处理标准 HTTP 错误。 402 Payment Required 意味着您的预存余额已耗尽。 429 表示速率限制。 401 信号指示身份验证问题。

  • 错误免费。您只为成功的 token 使用付费。
  • 因内容策略导致的拒绝也是免费的。

检查响应体中的详细错误消息。使用这些信息调整重试逻辑或积分充值频率。

常见问题

这是适合翻译的无过滤 ia 吗?

是的。无审查模型能处理细微的内容,不会拒绝 'peado' 或具有文化特定性的术语。它提供直接翻译,而不会像通常的安全过滤器那样扭曲含义。

如何充值额度?

仅使用加密货币。我们接受 TRC20 上的 USDT 或 Base 上的 USDC。最低充值为 $20。奖励在 $50(+5%)、$100(+10%)和 $200(+15%)时应用。积分永不过期。

上下文窗口大小是多少?

提示和补全的上下文窗口均为 100,000 个 token。单次请求最多可请求 16,000 个 token 的输出。这支持高负载和长对话。

您的 API 密钥只需填写一个表单

注册,复制密钥,并更新基础 URL。就是这样。

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