快速入門：聊天完成 API

先決條件與基礎 URL

我們的 API 完全相容標準 OpenAI 聊天補全介面。您只需要一個基礎 URL 和 API 金鑰即可開始發送請求。基礎 URL 為 HTTPS://api.howmuchisanapikey.com/v1。此單一端點處理所有文本生成，無需您管理多個服務 URL 或代理配置。

驗證很直接。您必須包含一個帶有 Bearer 方案的 Authorization 標頭，後接您的唯一金鑰。每個發送到聊天完成端點的請求都需要此標頭，以驗證您的帳戶並根據預付信用餘額追蹤令牌使用情況。

驗證與標頭

在每個請求中包含 Authorization 標頭以驗證您的身份。標頭格式為 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY。如果金鑰無效或已過期，API 將立即返回 401 錯誤。這確保只有授權帳戶才能消耗您的預付信用額度。

進行基本文字生成不需要傳遞額外的標頭。但是，如果您使用 JSON 模式或函式呼叫等特定功能，您必須將 Content-Type 標頭設定為 application/json。這會告訴伺服器如何正確解析您的請求主體。

發送您的第一個聊天完成請求

向 /v1/chat/completions 發送 POST 請求，附上您的對話歷史和模型識別碼。模型 ID 為 "uncensored"。此模型經過調整，對於合法成人內容、虛構故事或爭議性話題不會拒絕回答。它不會根據標準的政治或社會規範進行過濾。

這是一個讓您開始的基本 curl 範例：

Copycurl https://api.howmuchisanapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a simple hello world function in python"}]
  }'

回應將包含 choices 陣列中的生成文字。您可以直接將其解析到您的應用程式邏輯中。每個請求都會消耗輸入 token（用於您的提示）和輸出 token（用於模型的回應）。

串流回應與 token 用量

使用 Server-Sent Events (SSE) 接收生成中的 token。這降低了長輸出的感知延遲。在請求主體中將 stream 參數設置為 true。服務器將發送多個塊，每個塊包含響應的部分增量。

最後一個區塊包含使用數據。此物件包含該請求消耗的總輸入和輸出 token。您可以使用此數據來更新本地額度餘額或即時監控支出。串流非常適合期望即時回饋的聊天介面。

函式呼叫與 JSON 模式

API 支援透過 JSON 模式和函式呼叫進行結構化輸出。將 response_format 設定為 {"type": "json_object"} 以強制模型返回有效的 JSON。這對於提取資料或產生結構化設定檔非常有用，且不會產生解析錯誤。

對於函式呼叫，請在請求中提供 tools 陣列。如果模型判斷需要函式，它將回應 tool_calls。然後您可以執行該函式並將結果回傳給模型。這使得複雜的多步驟工作流程無需外部解析邏輯即可實現。

處理限制與錯誤

每個金鑰每分鐘限 300 次請求，8 個並行請求。若超過這些限制，您將收到 429 Too Many Requests 錯誤。回應主體將包含 retry-after 詳細資訊。調整客戶端的節流機制，以避免不必要的重試。

如果您的預付額度已耗盡，API 會返回 402 Payment Required 錯誤。您可以隨時透過加密貨幣充值。錯誤和拒絕是免費的，因此您只需為成功的 token 生成付費。提示和補完的上下文視窗總計為 100,000 個 token。

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

串流

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)