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使用試用信用額度嘗試

API queen API 文檔

透過使用您的 API 金鑰進行身份驗證並向 OpenAI 相容端點發送請求,開始使用無審查 LLM API。

https://api.apiqueen.cc/v1

基礎 URL 與驗證

驗證使用標準 Bearer 權杖,並傳遞至 Authorization header。這種方法確保與現有 OpenAI SDK 的相容性,無需自訂邏輯。您的 API_KEY 在透過 Google 或電子郵件註冊後立即生成。所有請求必須指向服務提供的特定基礎 URL。

  • 基礎 URL: https://api.apiqueen.cc/v1
  • 標頭: Authorization: Bearer API_KEY
curl https://api.apiqueen.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return current status for service api queen"}]
  }'

傳送請求至 /v1/chat/completions

將文字資料发送至端點以接收直接的模型回應。模型 ID 始終為 uncensored, 處理多樣化主題而無標準拒絕。您可以指定如 temperature 和 top_p 控制創造力。系統期望以標準聊天格式提供訊息列表。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apiqueen.cc/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)
import OpenAI from "openai";

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

模型參數:溫度、Top-P 和停止

使用標準 LLM 參數控制回應生成。設定 temperature 介於 0 和 2 之間以調整隨機性。使用 top_p 以過濾低機率詞彙。定義 stop 序列以在特定觸發條件處停止輸出。這些設定允許對創意寫作或事實檢索任務進行精細調優。

API 優雅地忽略不支持的參數。專注於 temperature, top_p,以及 stop 用於最佳結果。根據應用程式的噪聲容忍度調整這些值。

串流回應與 Token 用量

在請求主體中將 stream: true 在您的請求中。API 透過伺服器發送事件 (SSE) 傳回數據區塊。Token 使用詳情僅出現在串流的最後一個區塊。這允許您的使用者介面即時渲染回應。

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)

謹慎處理部分回應。確保您的客戶端在串流結束前緩衝資料。

函式呼叫與 JSON 模式

使用函式呼叫進行結構化資料提取。在 tools 參數。當 response_format 設定為 {"type": "json_object"}. 這可確保下游應用程式中的解析一致性。

設定 tool_choice 以強制執行特定的函式呼叫。這非常適合需要嚴格輸出格式的自動化工作流程。

錯誤處理與速率限制

監控 HTTP 狀態碼以處理常見問題。401 錯誤表示您的 API 金鑰無效。402 錯誤表示預付信用額度不足。錯誤不會消耗您的 token 餘額。速率限制規定每支金鑰每分鐘 300 次請求。併發請求上限為 8。上下文視窗總共支援 100,000 個 token。

使用指數退避處理重試。檢查 error JSON 回應中的物件以獲取詳細資訊。

常見查詢

API queen 的費用是多少?

定價為每 1M 輸入 Token $0.15,每 1M 輸出 Token $0.50。信用額度為預付制且永不過期,大額充值贈送信用額度。

上下文視窗的大小是多少?

該模型支援 100,000 個 token 的上下文視窗,包含提示詞與補全 token。每次請求的最大輸出為 16,000 個 token。

無審查 AI 模型適合生產環境嗎?

是的,它是為透過標準 OpenAI 相容端點進行可靠文字生成而設計的。它能處理多樣化的主題,且在合法成人用途下無內容拒絕機制。

解鎖您的 API 金鑰

註冊、取得您的金鑰,並更新基礎 URL。這就是完整的設定。

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