API 文件

基礎 URL 與驗證

聊天機器人 API 位於 https://api.chatterbotapi.com/v1. 使用 Authorization 標題。您的金鑰在透過 Google 或電子郵件註冊後立即顯示。

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

更換金鑰時，舊金鑰會立即被替換。請妥善保管。

首次請求

向以下網址發送 POST 請求 /v1/chat/completions 使用模型 uncensored. API 會回傳文字，針對合法成人內容不會有標準的拒絕機制。

這是一個最小的 cURL 範例：

Copycurl https://api.chatterbotapi.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 city of France"}]
  }'

驗證回應包含 choices[0].message.content.

Python SDK 集成

使用官方 OpenAI Python 庫。將其指向我們的 base URL 並注入您的金鑰。客戶端會自動處理 JSON 序列化。

Copyfrom openai import OpenAI

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

此方法同時適用於串流和非串流呼叫。模型 ID 保持 uncensored.

Node.js SDK 設置

使用自訂基礎 URL 初始化 OpenAI npm 套件。這確保了與現有 OpenAI 客戶端的相容性。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

配置環境變數或直接傳遞金鑰。API 的行為與任何標準的 chat-completions 端點相同。

串流回應

在請求主體中將 stream: true. API 會傳送伺服器發送事件（SSE）。Token 使用資料僅出現在最後一個區塊中。

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)

隨到隨處理每個數據塊。這減少了長達 16,000 token 的長輸出的感知延遲。

Limits and Errors

若金鑰無效，預期 401 錯誤。402 錯誤表示您的預付額度已耗盡。錯誤與拒絕不會消耗 token。您受限於每分鐘 300 次請求。上下文視窗總計 100,000 個 token。請求主體必須低於 8 MB。