Cursor 使用自己的 API Key 進行 AI 程式設計

Copycurl https://api.codingllmapi.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."}]
  }'

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

為什麼無審查對程式設計很重要

許多通用 LLM 會因廣泛的內容政策而拒絕生成程式碼或討論某些主題。我們的 AI 程式設計 API 提供一個無審查 LLM，不會拒絕合法的成人、虛構或爭議性主題。這確保您的程式設計 Agent 可以生成完整的回應，而不會意外中斷。該模型不是 GPT、Claude、Gemini、Grok 或 DeepSeek；它是一個針對此特定行為優化的獨立開放權重模型。

我們移除第三方抽象層，提供直接端點。雖然某些模型可能會封鎖包含特定關鍵字的程式碼片段，但我們的模型專注於提供無這些通用篩選器的文字。這對需要可靠解析輸出的 Agent 至關重要。注意，無論是否啟用無審查設定，涉及未成年人的性內容一律會被封鎖。

即插即用 OpenAI 相容性

我們的 API 與 OpenAI 相容，意味著您可以使用現有的工具和 SDK。端點結構與 OpenAI 的 chat-completions 介面相似。您只需在設定中更新 base_url 以指向我們的伺服器即可。這包括對 temperature、max_tokens 和 stream 等標準參數的支援。

Copycurl https://api.codingllmapi.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."}]
  }'

因為我們是獨立服務，所以不提供嵌入、影像生成或微調。我們專注於文字輸入、文字輸出的功能。這種簡化降低了延遲和成本。如果您需要視覺或音訊功能，必須整合其他服務。我們的模型 ID 為 "uncensored"。您可以透過 GET /v1/models 驗證可用模型。

串流輸出與工具呼叫支援

程式設計 Agent 通常需要即時回饋。我們的 API 支援用於串流回應的伺服器發送事件 (SSE)。這讓你的應用程式能在產生 token 時即時顯示，改善長程式碼區塊的使用者體驗。也支援工具呼叫，讓你的 Agent 能動態執行函式。

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)

擁有 100,000 token 上下文視窗，你可傳入大型程式碼庫或廣泛的對話歷史。這對於在複雜程式設計任務中維持上下文至關重要。8 MB 請求主體限制確保高效處理且不使伺服器過載。每個金鑰每分鐘限 300 次請求，足以應付大多數自動化工作流程。

高流量的透明定價

我們提供按用量付費的預付額度，無月費。費用為每 1M 輸入 token $0.25，每 1M 輸出 token $1.00。儲值最低 $10。若存入 $50，你將獲得 5% 獎金。存入 $100 則獲得 10% 獎金。額度永不過期，你可隨時使用。

Copyfrom openai import OpenAI

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

若你需要免費無限層級、SLA 保證或 SOC2 認證，此模型不適合你。若需要多模型路由或本機部署，也不適合你。此模型適合尋求可靠、無審查端點且無隱藏費用的開發者。只需電子郵件與密碼即可立即註冊。