Полный код примеров вызова API без цензуры: Python, Node.js и cURL

Базовая информация об API и переменные окружения

Запомните несколько постоянных параметров, которые будут использоваться во всех примерах. Base URL — это https://api.wuxianzhiapi.com/v1, имя модели всегда uncensored, а аутентификация выполняется через заголовок Authorization: Bearer <ключ>. Доступны только два эндпоинта: POST /v1/chat/completions для диалога и GET /v1/models для проверки доступности модели. Формат запросов и ответов соответствует Chat Completions от OpenAI, поэтому в официальном SDK openai достаточно изменить base_url и ключ, а бизнес-код практически не нужно менять.

Ключ отображается сразу после регистрации на /get-api-key/. Для входа достаточно логина и пароля. Новый аккаунт получает пробный баланс в размере $0.50, который действителен в течение 7 дней и не требует привязки карты. Во всех примерах ключ берётся из переменной окружения WUXIANZHI_API_KEY. Не храните ключ в репозитории кода и не выкладывайте его на фронтенд. Ограничения: контекстное окно на 100 000 токенов (сумма промпта и ответа), размер тела запроса не более 8 МБ, лимит запросов — 300 в минуту на ключ.

复制export WUXIANZHI_API_KEY="把你的密钥放这里"

# 确认连通性，应返回包含 uncensored 的模型列表
curl https://api.wuxianzhiapi.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $WUXIANZHI_API_KEY"

Если на этом шаге вы получаете 401, значит, ключ введён неверно или переменная окружения не подхватилась. Разберитесь с этим, прежде чем переходить к коду. Полное описание параметров см. в документации API.

cURL: минимальный рабочий запрос

Рекомендуем сначала протестировать cURL. Это изолирует проблемы сети, ключа и формата запроса от вашего кода. В ответе max_tokens, текст в choices[0].message.content, токены в usage.

复制curl https://api.wuxianzhiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $WUXIANZHI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个直来直去的写作助手。"},
      {"role": "user", "content": "用三句话描述一场暴雨前的小镇。"}
    ],
    "max_tokens": 300
  }'

Китайские иероглифы в JSON не требуют ручного экранирования, если заголовок указывает совместимый с UTF-8 формат JSON. В PowerShell Windows сложно обрабатывать кавычки, поэтому сохраните тело запроса в body.json и отправьте через -d @body.json.

Полные вызовы на Python и Node.js

Используйте пакет openai (v1+). Установите: pip install openai. Передайте base_url и api_key. Сохраните как chat.py.

复制import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.wuxianzhiapi.com/v1",
    api_key=os.environ["WUXIANZHI_API_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个直来直去的写作助手。"},
        {"role": "user", "content": "用三句话描述一场暴雨前的小镇。"},
    ],
    max_tokens=300,
)

print(resp.choices[0].message.content)
print("输入 tokens:", resp.usage.prompt_tokens, "输出 tokens:", resp.usage.completion_tokens)

Используйте npm-пакет openai (v4+). Установите: npm install openai. Используйте await в файле chat.mjs или настройте package.json: "type": "module".

复制import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.wuxianzhiapi.com/v1",
  apiKey: process.env.WUXIANZHI_API_KEY,
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [
    { role: "system", content: "你是一个直来直去的写作助手。" },
    { role: "user", content: "用三句话描述一场暴雨前的小镇。" },
  ],
  max_tokens: 300,
});

console.log(resp.choices[0].message.content);
console.log("用量:", resp.usage);

Структура кода одинакова. Для миграции замените инициализацию и укажите модель uncensored. См. руководство по миграции.

Как читать потоковую передачу (SSE)

При генерации длинных текстов или создании интерфейсов чата обязательно используйте потоковую передачу, иначе пользователь будет ждать окончания генерации. Установите stream: true: сервер будет отправлять данные блоками через SSE (Server-Sent Events). Каждая строка имеет формат data: {...}, а последняя — data: [DONE]. Официальный SDK уже парсит эти данные, вам нужно лишь их перебрать.

В конце потока есть блок с usage и пустым choices. Не берите chunk.choices[0] без проверки на пустоту.

复制import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.wuxianzhiapi.com/v1",
    api_key=os.environ["WUXIANZHI_API_KEY"],
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一段 200 字左右的悬疑小说开头。"}],
    max_tokens=600,
    stream=True,
)

usage = None
for chunk in stream:
    if chunk.usage:            # 最后一块：用量统计
        usage = chunk.usage
    if not chunk.choices:      # 用量块没有 choices
        continue
    delta = chunk.choices[0].delta.content
    if delta:
        print(delta, end="", flush=True)

print()
if usage:
    print("输入", usage.prompt_tokens, "输出", usage.completion_tokens)

复制import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.wuxianzhiapi.com/v1",
  apiKey: process.env.WUXIANZHI_API_KEY,
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "写一段 200 字左右的悬疑小说开头。" }],
  max_tokens: 600,
  stream: true,
});

let usage = null;
for await (const chunk of stream) {
  if (chunk.usage) usage = chunk.usage;
  const delta = chunk.choices?.[0]?.delta?.content;
  if (delta) process.stdout.write(delta);
}
console.log("\n用量:", usage);

Для отладки SSE используйте cURL с флагом -N для отключения буферизации.

复制curl -N https://api.wuxianzhiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $WUXIANZHI_API_KEY" \
  -d '{"model":"uncensored","stream":true,"max_tokens":100,
       "messages":[{"role":"user","content":"数到五。"}]}'

Если вы проксируете потоковый ответ через обратный прокси-сервер, такой как Nginx, не забудьте отключить буферизацию ответов для этого пути; иначе фронтенд получит весь ответ сразу, а не посимвольно.

Вызов функций: инструменты и передача результатов

Используйте параметры tools. Модель возвращает параметры в message.tool_calls. Отправьте результат с role: "tool" для финального ответа.

tool_choice: "auto" (по умолчанию), {"type": "function", "function": {"name": "get_weather"}} (принудительно), "none" (запрет). Пример: запрос → tool_calls → результат.

复制import json, os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.wuxianzhiapi.com/v1",
    api_key=os.environ["WUXIANZHI_API_KEY"],
)

def get_weather(city: str) -> dict:
    # 这里用假数据代替真实的天气接口
    return {"city": city, "temp_c": 18, "condition": "多云"}

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "查询指定城市的当前天气",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string", "description": "城市名"}},
            "required": ["city"],
        },
    },
}]

messages = [{"role": "user", "content": "杭州现在天气怎么样？"}]

first = client.chat.completions.create(
    model="uncensored", messages=messages, tools=tools, tool_choice="auto", max_tokens=500
)
msg = first.choices[0].message

if msg.tool_calls:
    messages.append(msg)  # 必须把带 tool_calls 的 assistant 消息原样放回历史
    for call in msg.tool_calls:
        args = json.loads(call.function.arguments)
        result = get_weather(**args)
        messages.append({
            "role": "tool",
            "tool_call_id": call.id,
            "content": json.dumps(result, ensure_ascii=False),
        })
    final = client.chat.completions.create(
        model="uncensored", messages=messages, tools=tools, max_tokens=500
    )
    print(final.choices[0].message.content)
else:
    print(msg.content)

Ошибки: 1) не добавляйте tool_calls в историю; 2) несовпадение tool_call_id; 3) парсите параметры через json.loads. Node.js аналогичен.

复制import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.wuxianzhiapi.com/v1",
  apiKey: process.env.WUXIANZHI_API_KEY,
});

const getWeather = (city) => ({ city, temp_c: 18, condition: "多云" });

const tools = [{
  type: "function",
  function: {
    name: "get_weather",
    description: "查询指定城市的当前天气",
    parameters: {
      type: "object",
      properties: { city: { type: "string", description: "城市名" } },
      required: ["city"],
    },
  },
}];

const messages = [{ role: "user", content: "杭州现在天气怎么样？" }];

const first = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored", messages, tools, tool_choice: "auto", max_tokens: 500,
});
const msg = first.choices[0].message;

if (msg.tool_calls?.length) {
  messages.push(msg);
  for (const call of msg.tool_calls) {
    const args = JSON.parse(call.function.arguments);
    messages.push({
      role: "tool",
      tool_call_id: call.id,
      content: JSON.stringify(getWeather(args.city)),
    });
  }
  const final = await client.chat.completions.create({
    model: "uncensored", messages, tools, max_tokens: 500,
  });
  console.log(final.choices[0].message.content);
} else {
  console.log(msg.content);
}

Обработка ошибок и повторные запросы: экспоненциальная задержка при 429 и 503

Все ошибки возвращают единый JSON: {"error":{"code":...,"message":...}}. Повторные запросы (retry) нужны только для 429 (превышен лимит 300 запросов в минуту) и 503 (upstream_busy — модель временно занята). Также стоит повторить запрос при тайм-ауте соединения. Остальные ошибки не стоит повторять: 400 — ошибка запроса (например, max_tokens превышает 100k), 401 — неверный ключ, 402 no_credit — исчерпан баланс или истёк пробный период, 403 content_blocked — контент заблокирован.

Стратегия с экспоненциальной задержкой и случайным разбросом: 1-я попытка — ~1 с, 2-я — ~2 с, 3-я — ~4 с. Установите лимит и максимальное число попыток, чтобы избежать одновременных повторных запросов при параллельных задачах. Официальный SDK имеет параметр max_retries для 429 и 5xx.

复制import os, random, time
import openai
from openai import OpenAI

# max_retries=0：关闭 SDK 自带重试，完全由下面的函数控制
client = OpenAI(
    base_url="https://api.wuxianzhiapi.com/v1",
    api_key=os.environ["WUXIANZHI_API_KEY"],
    max_retries=0,
    timeout=60,
)

def chat_with_retry(messages, max_attempts=5, **kwargs):
    for attempt in range(max_attempts):
        try:
            return client.chat.completions.create(
                model="uncensored", messages=messages, **kwargs
            )
        except (openai.RateLimitError, openai.InternalServerError,
                openai.APIConnectionError, openai.APITimeoutError) as e:
            if attempt == max_attempts - 1:
                raise
            wait = min(30, 2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
            print(f"{type(e).__name__}，{wait:.1f} 秒后重试（第 {attempt + 1} 次）")
            time.sleep(wait)
        except openai.APIStatusError as e:
            # 400 / 401 / 402 / 403 / 404：重试无效，直接交给上层处理
            print("不可重试:", e.status_code, e.response.text)
            raise

resp = chat_with_retry([{"role": "user", "content": "你好"}], max_tokens=100)
print(resp.choices[0].message.content)

В Node.js также можно напрямую увеличить значение maxRetries, SDK самостоятельно обработает 429 и 5xx. Для различения ошибок используйте проверку error.status.

复制import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.wuxianzhiapi.com/v1",
  apiKey: process.env.WUXIANZHI_API_KEY,
  maxRetries: 5,
  timeout: 60_000,
});

try {
  const resp = await client.chat.completions.create({
    model: "uncensored",
    messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
    max_tokens: 100,
  });
  console.log(resp.choices[0].message.content);
} catch (err) {
  if (err instanceof OpenAI.APIError) {
    if (err.status === 402) console.error("余额不足，请充值后再试");
    else if (err.status === 403) console.error("内容被拦截:", err.message);
    else console.error("请求失败:", err.status, err.message);
  } else {
    throw err;
  }
}

Также обратите внимание: если потоковый запрос прерывается, полученные данные нужно сохранить самостоятельно. Повторный запрос начнет генерацию с начала и будет оплачен заново, поэтому для длинных текстов рекомендуется разбивать запросы на части, а не запрашивать большой объем текста за один раз.

Контроль стоимости и длины с помощью max_tokens

Правила тарификации просты: входные токены — $0.25 за миллион, выходные — $1.00 за миллион. Предоплаченный баланс, нет ежемесячной платы, баланс не сгорает. Стоимость вывода в 4 раза выше стоимости ввода, поэтому экономия достигается за счёт оптимизации вывода. По умолчанию max_tokens равен 2048, максимум — 32 000. Если вам нужен короткий ответ, установите значение 200 или 300, чтобы ограничить расходы и предотвратить многословие модели.

Расчёт: при установке max_tokens в 1 000 максимальная стоимость вывода составит $0,001; при максимальном значении 32 000 — $0,016. Пробный баланс в $0,50 эквивалентен примерно 500 000 выходных токенов или 2 000 000 входных токенов, чего хватит на множество запусков примеров из этой статьи. Сумма промпта и max_tokens не должна превышать 100 000, иначе вернётся ошибка 400. При длинном промпте уменьшайте лимит вывода. Подробнее о ценах на странице цен.

Важный нюанс: если ответ был обрезан, поле finish_reason будет равно "length". Это означает, что исчерпан лимит max_tokens, а не то, что модель сама завершила генерацию. При написании длинных текстов проверяйте это поле, чтобы решить, нужно ли продолжать генерацию.

Многопоточные диалоги: самостоятельное управление контекстом

Сервис без состояния: сервер не запоминает предыдущие запросы. Для продолжения диалога отправляйте историю сообщений: system, затем user и assistant. Каждая итерация увеличивает объём входных данных, что повышает стоимость запроса.

Общий объём контекста ограничен 100 000 токенами (включая текущий вывод), поэтому длинные диалоги необходимо обрезать. Самый простой способ — сохранить системные сообщения и несколько последних раундов. Более сложный подход: сжать более ранние данные в краткое резюме с помощью одного запроса и поместить его в системное сообщение. Приведённый ниже класс инкапсулирует логику сохранения истории и обрезки по количеству сообщений; его можно сразу использовать в вашем сервисе чата.

复制import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.wuxianzhiapi.com/v1",
    api_key=os.environ["WUXIANZHI_API_KEY"],
)

class Chat:
    def __init__(self, system: str, keep_last: int = 20):
        self.system = {"role": "system", "content": system}
        self.history = []          # 只存 user / assistant 消息
        self.keep_last = keep_last

    def say(self, text: str, max_tokens: int = 500) -> str:
        self.history.append({"role": "user", "content": text})
        recent = self.history[-self.keep_last:]
        resp = client.chat.completions.create(
            model="uncensored",
            messages=[self.system] + recent,
            max_tokens=max_tokens,
        )
        reply = resp.choices[0].message.content
        self.history.append({"role": "assistant", "content": reply})
        return reply

bot = Chat("你是一位说话简短的旅行顾问。")
print(bot.say("我想去云南玩五天，有什么建议？"))
print(bot.say("刚才说的第二个地方，适合带老人吗？"))  # 能接上上一轮

По количеству сообщений достаточно, но неточно, так как длина каждого сообщения сильно различается. Если вам нужен строгий контроль, используйте usage.prompt_tokens из ответа как ориентир фактического потребления: как только значение приближается к 50 000, активно сжимайте историю. Если вы хотите создать продукт для долгосрочного взаимодействия, обратитесь к примерам проектирования контекста в разделе Сценарии применения.