API 文件：Chat Completions

基礎 URL 與驗證

基礎網址為 https://api.routeria.cc/v1。將您的 API 金鑰傳入 Authorization 標頭。錯誤和拒絕是免費的，因此您只需為生成的 token 付費。

• GET /v1/models 列出可用模型。
• POST /v1/chat/completions 處理文本生成。

驗證很嚴格。401 錯誤表示您的金鑰無效或遺失。402 錯誤表示預付信用不足。您可以使用 USDT (TRC20) 或 USDC (Base) 充值。

首次使用 cURL 的請求

向聊天補全端點發送 POST 請求。模型 ID 為 uncensored. 它是一個開放權重的模型，針對在合法成人用途下無內容審查地進行回答進行了調優。

您必須設定 Content-Type 標頭以 application/json. 請求主體包含模型 ID 和您的訊息陣列。

錯誤不會消耗您的信用額。您可以先呼叫 models 端點來驗證您的金鑰。

Copycurl https://api.routeria.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "explain how the router handles packet loss"}]
  }'

Python SDK 集成

使用官方 OpenAI Python SDK。將基礎 URL 設定為 https://api.routeria.cc/v1 並提供您的 API 金鑰。模型 ID 保持 uncensored.

此方法保持你現有程式碼的完整性。你只需更改設定物件。SDK 會自動處理 JSON 序列化和重試邏輯。

透過 stream 參數。您會收到隨生成而來的文字區塊。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.routeria.cc/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 用法

使用正確的基礎 URL 和金鑰初始化客戶端。傳遞模型 ID uncensored 在您的完成呼叫中。

Node SDK 複製 Python 實現。您可以串流回應或等待完整完成。token 用量報告在最後一個區塊中。

確保您的環境變數安全儲存金鑰。API 金鑰在透過 Google 或電子郵件註冊後立即顯示。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

串流與 token 使用量

在請求主體中將 stream: true 在你的請求中。你為每個 token 收到伺服器發送的事件（SSE）。

最後一個區塊包含完整的 token 使用統計數據。輸入 token 的費用為每 1M token $0.15。輸出 token 的費用為每 1M token $0.50。

串流可降低感知延遲。您可以即時顯示文字。上下文視窗總共支援 100,000 個 token。

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)

函式呼叫與 JSON 模式

帶有 tools 參數。模型支援 tool_choice 用於嚴格控制。請使用 response_format: {"type": "json_object"} 用於結構化輸出。

這可確保應用程式內的一致性解析。該模型已針對清晰、結構化的回應進行最佳化。

您可以將工具與串流結合。模型將根據需要調用函式。所有參數如 temperature 和 top_p 支援。

參數：溫度、Top-P、停止

調整 temperature 用於創意。較低的值會使輸出更具確定性。 top_p 控制核心採樣（nucleus sampling）。設定 stop 序列以停止生成。

其他支援的參數包括 seed, presence_penalty，以及 frequency_penalty. 這些參數可讓您微調輸出風格。

預設最大輸出為 2,048 個 token。您可以將每次請求的輸出增加至 16,000 個 token。總上下文窗口為 100,000 個 token。

Limits and Quotas

每個 API 金鑰的限額為每分鐘 300 次請求。每個金鑰同時最多可擁有 8 個並行請求。請求主體大小上限為 8 MB。

429 錯誤表示您已超過速率限制。請在重試前等待。每個帳戶有一個有效金鑰；新金鑰將替換舊金鑰。

模型 ID 始終為 uncensored. 它不是 GPT、Claude 或其他任何供應商的模型。它是一個在我們服務器上運行的開放權重模型。