Acestep 流水线快速入门

前置条件：获取 API 密钥

发起请求前，你需要一个有效的 API 密钥。访问 acestep.cc 的 获取 API 密钥 页面。你可以使用 使用 Google 继续 注册，或创建邮箱和密码账户。无需手机号码。注册后，你的 API 密钥将立即显示。复制此密钥；你将使用它来验证所有后续请求。如果没有额度，你需要充值。我们仅接受加密货币支付（TRC20 上的 USDT 或 Base 上的 USDC），金额在 $10 到 $500 之间。新账户将获得 $0.50 的免费试用额度，有效期 7 天，无需绑定信用卡即可开始。请妥善保管你的密钥，因为它用于验证你的使用情况，并关联速率限制和 token 消耗。

安装

该 API 使用标准的 OpenAI 兼容协议。你可以使用首选语言的官方 OpenAI SDK 或任何 HTTP 客户端与之交互。对于 Python，请安装 openai 包。对于 Node.js，请安装 openai。确保你使用的 SDK 版本较新，支持自定义基础 URL。我们服务的基础 URL 为 https://api.acestep.cc/v1。这允许你重用期望 OpenAI 接口的现有管道代码，只需替换基础 URL 和 API 密钥即可。你必须在请求中指定的模型 ID 为 uncensored。该模型是一个经过微调的开放权重 LLM，旨在对合法的成人内容、虚构或争议性话题尽量减少拒绝，使其非常适合内容过滤器可能会阻止有效创意输出的创意管道。

基本请求：生成文本

向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求，包含你的系统提示词和用户消息。模型将返回生成的文本。确保将 model 参数设置为 uncensored。你可以使用 temperature 和 top_p 控制创造性。上下文窗口支持总共 100,000 个 token（提示词 + 补全）。每次请求的最大输出为 32,000 个 token，如果未指定 max_tokens，则默认为 2,048 个 token。错误和拒绝不消耗额度，但成功的 token 生成会消耗。使用此接口生成脚本、字幕，或在将文本数据传递给语音或图像生成等其他模态 API 之前处理文本数据。

流式响应

如需实时更新，请在请求中设置stream: true。API 返回服务器发送的事件 (SSE)。每个块包含部分文本。token 使用详情在流的最后一个块中提供。这对于在生成文本时显示文本的应用程序非常有用，可提高用户的感知延迟。确保您的客户端正确处理 SSE。流允许您在 token 到达时处理它们，这对于流水线中的长文本生成非常有益。请记住，流式输出不会改变定价或 token 限制；您仍会为生成的总 token 付费。

函数调用

API 支持函数调用，允许模型根据您定义的工具输出结构化数据。在tools参数中定义您的函数。将tool_choice设置为auto或特定函数名称。如果合适，模型将响应函数调用对象。这对于从文本中提取结构化数据或为下游 API 调用准备输入非常宝贵。您还可以通过将response_format设置为{"type": "json_object"}来强制执行 JSON 输出。这确保模型返回有效的 JSON，这对于在自动化流水线中可靠集成至关重要。使用这些功能增强文本处理步骤的可靠性。

定价和限制

定价为每 1M 输入 token $0.25，每 1M 输出 token $1.00。额度为预付制，永不过期。错误免费。速率限制为每个密钥每分钟 300 个请求，每个密钥同时最多 8 个并发请求。最大请求体大小为 8 MB。如果超出速率限制，你将收到 429 错误。401 错误表示密钥无效或已过期。402 错误表示额度不足。额度不退费；争议通过支持页面处理。每个账户只允许一个活跃密钥；生成新密钥将替换旧密钥。在设计管道的重试逻辑时，请牢记这些限制。

cURL

Copycurl https://api.acestep.cc/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

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.acestep.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.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

流式输出

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)