嵌入向量 API 快速入門指南

身份驗證

使用從帳戶儀表板產生的唯一 API 金鑰存取 API。在每個請求的 Authorization 標頭中使用 Bearer 方案包含此金鑰。所有端點的基礎 URL 為 https://api.embeddingapis.com/v1。此 URL 適用於官方 OpenAI SDK 以及任何配置為相容 OpenAI 的服務的客戶端。請確保妥善保管您的金鑰，因為它可存取您的預付額度。

每個帳戶限用一個有效金鑰，且可隨時重新產生。重新產生金鑰會立即使舊金鑰失效，因此請盡快更新您的配置。

聊天補全端點

向 POST /v1/chat/completions 端點發送文字提示詞。該 API 提供單一無審查模型，其 ID 為 uncensored。該模型為開放權重模型，針對合法成人、虛構或安全研究主題進行微調，可無內容拒絕地進行回答。它處理文字輸入並輸出文字，非常適合用於管線中的後處理、摘要或提取步驟。

使用包含系統提示詞與使用者提示詞的 messages 陣列來建構請求。API 會回傳包含生成文字的 JSON 回應。

Copycurl https://api.embeddingapis.com/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."}]
  }'

Python SDK 整合

使用官方 OpenAI Python 程式庫與 API 互動。將 base_url 設定為我們的端點並提供您的 API 金鑰。此方法允許您以最小變更利用現有的客戶端程式碼。客戶端負責序列化與網路請求，回傳結構化回應供您解析以用於應用程式邏輯。

請確保使用最新版本的 SDK 以支援所有功能，包括串流輸出和函式呼叫。呼叫完成時，模型 ID 仍為 uncensored。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.embeddingapis.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 SDK 整合

對於 JavaScript 或 TypeScript 環境，請使用 OpenAI Node.js SDK。使用正確的基礎 URL 和 API 金鑰配置客戶端。此設定可確保與您現有的 Node 管線相容。SDK 管理與 POST /v1/chat/completions 端點的連線，讓您能高效地發送提示詞並接收文字補全。

此整合適合伺服器端文字處理，例如生成字幕、腳本或從大量文字區塊中提取資料。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

串流回應

對於低延遲應用程式，請在請求中設定 stream: true 以啟用串流。API 會回傳伺服器發送事件 (SSE) 串流，在生成 token 時即時交付。這對於即時使用者介面或處理需要即時回饋的長文字特別有用。

請解析 SSE 串流以處理部分回應。無審查模型支援此模式，讓您能在內容產生時即時做出反應，無需等待整個補全完成。

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、錯誤與上下文視窗

上下文視窗支援提示詞與補全合計 100,000 個 token。超過 8 MB 主體限制或每分鐘 300 次請求的速率限制的請求將失敗。若金鑰無效，身份驗證錯誤會回傳 401 狀態碼。當預付額度耗盡時，請求會失敗，因為沒有剩餘額度來支付 token 使用費用。429 狀態碼表示速率限制已耗盡。

有一個硬性內容限制始終適用：包含涉及未成年人之性內容的請求會被封鎖，無論其他設定為何。所有其他合法成人內容都會在不拒絕的情況下處理。