API 文件

基礎 URL 與驗證

透過更新客戶端設定來連線至 API。使用基礎 URL https://api.gptchatcc.com/v1 並將您的金鑰傳遞至 Authorization 標頭。這種標準設定可確保您現有的 OpenAI SDK 能立即將請求路由至我們的非限制模型。

• 基礎 URL： https://api.gptchatcc.com/v1
• 標頭： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

您的第一次請求

發送簡單的聊天完成請求以驗證連線能力。該端點接受標準參數，例如 model, messages，以及 max_tokens。我們的系統回傳文字回應，不會出現其他模型常見的拒絕回應。

這是一個測試您連線的基本 cURL 範例。

Copycurl https://api.gptchatcc.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Python SDK 集成

使用官方 openai 用於與 API 互動的 Python 套件。更改 base_url 和 api_key 在您的初始化區塊中。這讓您在切換底層模型時，仍能保留現有的邏輯。

以下程式碼演示了如何初始化客戶端並發送請求。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.gptchatcc.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.js SDK 集成

使用 openai Node 套件。在創建客戶端時傳遞您的憑證。SDK 自動處理序列化和錯誤解析。

使用此程式碼片段在您的 Node 環境中設定客戶端。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

串流回應

透過設定 stream: true. API 為低延遲應用程式返回伺服器發送的事件 (SSE)。解析區塊以在生成時顯示文字，改善長對話的使用者體驗。

此範例展示如何在 Python 中處理串流回應。

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)

速率限制與限制條件

監控您的使用情況以避免服務中斷。每分鐘限制為 300 次請求，每個金鑰允許 8 個併發請求。上下文視窗支援總計 100,000 個 token，最大輸出為 16,000 個 token。錯誤會返回 401（金鑰無效）、402（信用額不足）和 429（速率限制）。