5 分钟发起首个请求

基础 URL 与认证

使用专用基础 URL https://api.apertus.top/v1 访问 API。该服务与 OpenAI 兼容，这意味着你可以通过更新 base_url 并提供 API 密钥来使用标准 SDK。在 获取 API 密钥 页面使用 Google 或电子邮件地址注册。密钥在创建后立即显示。每个账户持有一个有效密钥；生成新密钥将替换旧密钥。没有月费或密钥过期日期。预付额度永不过期，未使用的资金可用于未来的请求。错误和拒绝不会消耗你的额度。

首个请求

发送一个简单的文本补全请求以测试连通性和计费。使用模型 ID uncensored 访问唯一的开放权重模型。该模型经过调整，可在合法成人用途中无内容拒绝地回答问题。基础 URL 为 https://api.apertus.top/v1。定价透明：输入 token 每 1M 为 $0.25，输出 token 每 1M 为 $1.00。你只需为实际使用的部分付费。

Copycurl https://api.apertus.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

响应返回生成的文本。如果你的额度不足，你将收到计费错误。处理过程中的错误不会向你的账户收费。你可以通过仪表板使用 USDT (TRC20) 或 USDC (Base) 充值。

Python SDK 集成

使用官方 OpenAI Python SDK 或任何兼容客户端。将 base_url 设置为 https://api.apertus.top/v1 并提供你的 API 密钥。这使你能够利用为 OpenAI 设计的现有代码库。接口 /v1/chat/completions 处理所有文本生成。模型 ID 为 uncensored。支持 temperature、top_p 和 stop 等参数。流式输出响应在最后一个 chunk 中包含 token 用量详情。函数调用和 JSON 模式也适用于结构化输出。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apertus.top/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 SDK 集成

使用 Apertus 基础 URL 初始化客户端。OpenAI 类接受标准配置参数。传递你的 API 密钥并将基础 URL 设置为 https://api.apertus.top/v1。这确保了与现有 Node.js 应用程序的兼容性。所有请求都需要 uncensored 模型 ID。你可以使用 max_tokens 控制输出长度。如果未指定，默认最大输出为 2,048 token，每个请求的硬限制为 32,000 token。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

流式响应

通过在请求中设置 stream: true 启用流式输出。API 返回服务器发送事件 (SSE) 流。每个 chunk 包含部分文本。最后一个 chunk 包含请求的完整 token 使用统计信息。这允许你实时显示结果并跟踪成本。流式输出适用于所有参数，包括函数调用。确保你的客户端正确处理 SSE 事件。上下文窗口支持多达 100,000 token 的提示词和补全总和。

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、错误与上下文

API 强制执行每个密钥每分钟 300 个请求的限制，并允许 8 个并发请求。最大请求体大小为 8 MB。如果认证密钥无效，你将收到 401 错误。如果你的预付额度耗尽，你将收到 402 错误，表示资金不足。速率限制基于每分钟配额应用。上下文窗口总共为 100,000 token。每个请求的最大输出为 32,000 token。超出此限制的请求由模型的标准行为处理。不保证任何 SLA 百分比。保持隐私；提示词不用于训练。