Character API 集成快速入门

安装 SDK

首先为您的语言安装官方客户端库。这确保了与我们提供的 OpenAI 兼容端点的兼容性。该库为您处理序列化和重试逻辑。

对于 Python，使用 pip。对于 Node.js，使用 npm。此步骤仅需几秒，并为后续代码示例设置环境。

配置你的基础 URL

将您的 SDK 客户端指向我们的端点以访问无审查模型。基础 URL 为 HTTPS://api.apicharacter.com/v1。这将替换配置中的默认 OpenAI URL。

如果不进行此更改，请求将会失败或命中错误的服务。您只需在初始化客户端实例时设置一次即可。

设置您的 API 密钥

将您的密钥注入环境变量或客户端配置。身份验证是必需的，以便跟踪您的预付费积分使用情况。您的密钥授予对 uncensored LLM 端点的访问权限。

妥善保管此值。它是您账户的唯一凭证。基本访问无需电话号码或额外验证。

发起您的首次请求

发送一个简单的聊天补全以验证连接性。模型 ID 为 "uncensored"。在构建应用程序之前，这确认了您的身份验证和基础 URL 是正确的。

查看标准 cURL 请求的示例。

Copycurl https://api.apicharacter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "set my name to Alex"}]
  }'

处理流式响应

在聊天界面中启用流式传输以降低延迟。在请求中将 stream 参数设置为 true。SDK 将按生成顺序 yield token。

这对于响应用户体验至关重要。你通过服务器发送事件 (SSE) 接收到达的部分数据块。

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、错误和上下文

理解您的限制以避免服务中断。您拥有 100,000 个 Token 的上下文窗口。最大输出为 16,000 个 Token，除非您另有指定。

限流为每分钟 300 次请求。401 错误表示密钥无效，402 表示余额为零，429 表示达到限流阈值。在生产环境扩展时请留意这些限制。

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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