Venice AI API 文档和快速入门
使用提供的基础 URL 和 API 密钥发送请求，开始使用无审查 LLM API。本快速入门指南涵盖身份验证、标准补全、流式传输以及用于即时部署的工具集成。
- 基础 URL
https://api.veniceaiapikey.com/v1- 模型
uncensored
认证和基础 URL
你的 venice ai api key 对 API 的每个请求进行身份验证。将标准基础 URL 替换为上述 SDK 配置中的 URL。系统使用预付费信用，因此在发送大量负载前请确保余额充足。
聊天完成端点
将文本发送至模型，使用标准的聊天补全端点。模型 ID 始终为 uncensored，确保行为一致，且不会对合法成人主题进行内容拒绝。
配置你的客户端指向正确的基础 URL，并在请求正文中包含模型标识符。你可以调整诸如 temperature 或 top_p 控制创造性。
错误和拒绝免费，因此您只为实际的令牌使用付费。上下文窗口支持最多 100,000 个令牌，输入和输出合计。
流式传输与 SSE 用法
通过将 stream: true 在您的请求中。API 返回您可以增量解析的服务器发送事件（SSE）。
每个块包含部分文本，但 token 用量指标仅出现在最后一个块中。这种方法降低了用户等待长内容时的感知延迟。
处理流结束事件以完成响应。确保您的客户端在向最终用户展示之前正确缓冲累积的文本。
函数调用与 JSON 模式
使用 API 进行结构化数据提取或工具执行。设置 response_format 到 {"type": "json_object"} 用于强制执行严格的 JSON 输出。
在请求体中定义工具，允许模型调用函数。模型将返回结构化参数，你的后端可以执行这些参数。
此功能非常适合构建代理或自动化工作流。确保您的函数定义清晰，以最小化参数中的幻觉。
参数和设置
使用标准参数控制模型行为。使用 temperature 用于创造力， top_p 用于核采样，以及 stop 序列以截断输出。
设置 seed 用于测试期间获得可复现的结果。调整 presence_penalty 和 frequency_penalty 影响主题多样性。
每次请求的最大输出为 16,000 个 token。如果您未指定 max_tokens, 默认值为 2,048。规划您的提示词，使其保持在 100,000 token 的上下文窗口内。
速率限制与约束
每个 API 密钥允许每分钟 300 次请求和 8 个并发请求。最大请求体大小为 8 MB。
如果您超出这些限制，将收到 429 错误。单个账户支持一个活跃密钥；生成新密钥将替换之前的密钥。
余额永不过期，因此您可以在需要时充值。使用加密货币充值，大额充值可获得奖励余额。
cURL
curl https://api.veniceaiapikey.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Generate a summary of the current weather conditions"}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.veniceaiapikey.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
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.veniceaiapikey.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);流式传输
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)常见问题
如何获取我的 Venice AI API 密钥？
在注册页面使用 Google 或邮箱地址注册。注册后，您的 API 密钥将立即显示，使您无需等待批准或验证即可开始发送请求。
如果我超出速率限制会怎样？
您将收到 429 请求过多错误。限制为每个密钥每分钟 300 次请求，最多 8 个并发请求。稍等片刻并重试，或者根据需要跨多个密钥分发请求。
无审查模型适合角色扮演吗？
是的，该模型专为回答合法的成人话题而设计，不会拒绝内容，非常适合角色扮演和无限制的创意写作。它不将这些功能限制在高昂的层级或单独的模型之后。
