Kimicode API 文档

基础 URL 和认证

使用提供的基地址和预付费令牌密钥连接到 API。通过在请求头中传递 API 密钥进行身份验证，确保只有您的账户能访问您的额度。通过 Google 或邮箱注册，无需电话验证即可立即获取密钥。

Copycurl https://api.kimicodeapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current rate limit for free tier users?"}]
  }'

您的请求针对标准的 OpenAI 兼容端点。这种设计允许您在不重写现有客户端代码的情况下替换我们的服务，只需更新基础 URL 和凭据即可。

聊天完成端点

使用 POST /v1/chat/completions 端点。你必须将模型 ID 指定为 uncensored 访问运行在我们服务器上的优化大型语言模型。系统接受用户或助手等标准消息角色，用于多轮对话。

Copyfrom openai import OpenAI

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

该端点处理文本输入并返回生成的文本。它不支持嵌入、图像或音频。专注于您的提示结构，以从无审查模型中获得最佳结果。

流式响应（SSE）

通过将请求中的 stream 参数设置为 true 来启用实时令牌交付。API 返回服务器发送事件（SSE）块，允许您的应用程序在生成文本时实时显示。最后一个块包含完整的令牌用量统计信息，用于计费。

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)

流式传输降低了最终用户的感知延迟。您可以处理每个到达的令牌，这非常适合聊天界面。请记住，流式传输不会改变底层模型行为或令牌定价。

函数调用与工具

在请求中定义工具以让模型输出结构化的函数调用。API 支持 tool_choice 参数，允许你强制模型使用特定工具或让其自主决定。此功能适用于标准 OpenAI 工具格式，使得集成变得简单。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

使用函数调用提取数据或触发应用程序中的操作。模型解释工具定义并返回包含必要参数的 JSON 对象。此功能将 API 的功能扩展到简单的文本生成之外。

JSON 模式与参数

通过设置强制使用严格的 JSON 输出 response_format 到 {"type": "json_object"}. 这确保模型返回有效的 JSON，这对于程序化解析至关重要。您还可以调整 temperature、top_p 和 stop sequences 等参数来控制创造力和输出长度。

该模型支持 100,000 token 的上下文窗口。这允许你在单次请求中传递大量上下文。每次请求的最大输出为 16,000 个 token，如果你不指定 max_tokens，则为 2,048 个 token。

限制、错误和上下文

监控您的请求限制以避免服务中断。API 每个密钥每分钟允许 300 次请求，最多 8 个并发请求。您的请求体必须保持在 8 MB 以下。如果超出这些限制，您将收到 429 速率限制错误。

如果密钥无效，认证失败将返回 401 错误。402 错误表示预付费余额不足。生成过程中的错误不会消耗您的令牌。上下文窗口包括提示和补全令牌。未使用的余额永远不会过期，确保您的预付费余额可用于未来的项目。