UncensoredLabs là gì?
UncensoredLabs cung cấp quyền truy cập được lưu trữ đến các mô hình văn bản DeepSeek và GLM không kiểm duyệt và đã loại bỏ cơ chế từ chối thông qua API tương thích với OpenAI. Các ứng dụng khách tương thích với OpenAI hiện có thường có thể kết nối bằng cách thay đổi URL cơ sở, cung cấp khóa API ứng dụng UncensoredLabs và chọn đúng ID mô hình.
Dịch vụ cũng có thể được sử dụng thông qua Chat trên trình duyệt. Kho GitHub công khai chứa hướng dẫn, ví dụ cấu hình và mẫu API; kho này không chứa phần triển khai nền tảng được lưu trữ hoặc trọng số mô hình.
Quan trọng: “Đã loại bỏ cơ chế từ chối” có nghĩa là trọng số của mô hình đã được sửa đổi để giảm hành vi từ chối. Điều này không đảm bảo câu trả lời chính xác hoặc loại bỏ việc từ chối đối với mọi lời nhắc.
Tính năng chính
- API tương thích với OpenAI: Giữ nguyên ứng dụng khách tương thích và trỏ ứng dụng đến URL cơ sở của UncensoredLabs.
- Mô hình DeepSeek và GLM: Lựa chọn trong sáu biến thể mô hình không kiểm duyệt hoặc đã loại bỏ cơ chế từ chối.
- Ngữ cảnh lớn: Mọi mô hình trong danh mục được ghi nhận đều có cửa sổ ngữ cảnh một triệu token, tùy theo cách nhà cung cấp tính ngữ cảnh.
- Truyền văn bản: Cả sáu mục trong danh mục đều hỗ trợ tạo văn bản gia tăng.
- Công cụ hàm: Mọi mô hình được liệt kê đều hỗ trợ công cụ hàm cho quy trình ứng dụng và tác vụ agent.
- Nhiều phương thức tích hợp: Kho này bao gồm các ví dụ cho Python, TypeScript, truyền dữ liệu và ứng dụng khách lập trình.
- Tính phí theo mức sử dụng: Mức phí cho đầu vào, đầu vào đã lưu trong bộ nhớ đệm và đầu ra được công bố theo mỗi một triệu token.
Trước khi bắt đầu
Tạo tài khoản thông qua trang đăng ký UncensoredLabs. Trong bảng điều khiển, hãy tạo một khóa API ứng dụng.
Không đặt khóa đăng nhập tài khoản gồm 16 chữ số trong các yêu cầu API. Khóa đăng nhập tài khoản và khóa API ứng dụng là hai thông tin xác thực khác nhau.
Các tài khoản mới đủ điều kiện sẽ nhận được $0.10 tín dụng dùng thử. Tín hiệu dùng thử lặp lại có thể yêu cầu xác minh danh tính, và khoản nạp trả trước bắt đầu từ $3. Vì API giữ lại tín dụng trước khi tạo nội dung, hãy xác nhận rằng bảng điều khiển hiển thị đủ số dư khả dụng cho mô hình và yêu cầu bạn chọn.
Thiết lập khóa API
Đối với Linux hoặc macOS, hãy xuất khóa API ứng dụng trong shell:
export UNCENSOREDLABS_API_KEY="YOUR_APPLICATION_API_KEY"Cách này giữ thông tin xác thực bên ngoài phần thân yêu cầu và cho phép shell thay thế khóa vào tiêu đề ủy quyền. Tránh đưa khóa API vào hệ thống kiểm soát mã nguồn, ví dụ, nhật ký hoặc các issue GitHub công khai.
Để biết cách thiết lập môi trường theo từng nền tảng, bao gồm hướng dẫn cho PowerShell, hãy tham khảo hướng dẫn bắt đầu nhanh.
Gửi yêu cầu hoàn tất trò chuyện đầu tiên
Không cần thư viện ứng dụng khách cho một yêu cầu cơ bản. Lệnh sau gọi endpoint hoàn tất trò chuyện tương thích với OpenAI bằng curl:
curl --fail-with-body https://uncensoredlabs.dev/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $UNCENSOREDLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4.1-flash-1017-abliterated",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Review this security design: customer comments are rendered as HTML in an admin console. Explain the attack path and how to verify the fix."
}
],
"max_tokens": 1024
}'Yêu cầu gồm bốn phần thiết yếu:
- Endpoint:
https://uncensoredlabs.dev/v1/chat/completions. - Ủy quyền: Mã thông báo bearer chứa khóa API ứng dụng.
- Mô hình: ID mô hình chính xác từ danh mục đang hoạt động.
- Tin nhắn: Một mảng các đối tượng gồm vai trò và nội dung mô tả cuộc trò chuyện.
Giá trị max_tokens giới hạn đầu ra được yêu cầu. Giá trị này phải nằm trong giới hạn đầu ra của mô hình đã chọn, đồng thời tổng đầu vào và đầu ra phải phù hợp với cách tính ngữ cảnh của mô hình.
Chọn mô hình
README ghi lại ảnh chụp danh mục sau đây, được kiểm tra vào ngày 1 tháng 11 năm 2026. Giá được tính bằng đô la Mỹ trên mỗi một triệu token trước mọi khoản giảm giá theo gói đang áp dụng. Mức phí, tình trạng hoạt động và khả năng cung cấp có thể thay đổi, vì vậy danh mục API trực tiếp được ưu tiên.
deepseek-v4-pro-uncensored: $0.50 đầu vào, $0.10 đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm và $0.50 đầu ra; đầu ra tối đa 65,536 token.deepseek-v4.1-flash-1017-abliterated: $0.30 đầu vào, $0.12 đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm và $0.30 đầu ra; đầu ra tối đa 65,536 token.deepseek-v4.1-flash-abliterated: $0.30 đầu vào, $0.10 đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm và $0.30 đầu ra; đầu ra tối đa 65,536 token.deepseek-v4.1-flash-abliterated-fast: $1.40 đầu vào, $0.32 đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm và $1.40 đầu ra; đầu ra tối đa 65,536 token.glm-5.3-abliterated: $1.40 đầu vào, $0.40 đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm và $1.40 đầu ra; đầu ra tối đa 130,000 token.glm-5.3-uncensored: $0.35 đầu vào, $0.10 đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm và $0.35 đầu ra; đầu ra tối đa 65,536 token.
Cả sáu mục đều hỗ trợ văn bản, tính năng phát trực tuyến và công cụ chức năng, đồng thời mỗi mục có cửa sổ ngữ cảnh một triệu token. Việc được đưa vào danh mục không đảm bảo mô hình hiện đang hoạt động ổn định. Hãy xem hướng dẫn danh mục mô hình của kho lưu trữ để biết liên kết trực tiếp, giới hạn, giá, thông tin hiệu năng và các hạn chế trong việc đo lường.
Điều chỉnh yêu cầu theo quy trình làm việc
Giữ nguyên endpoint và các header xác thực, sau đó thay đổi mô hình, prompt và giới hạn token. Ví dụ, một yêu cầu phân tích ngược có thể yêu cầu mô hình giải thích một quy trình đã dịch ngược:
{
"model": "glm-5.3-uncensored",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain this decompiled routine, identify its data structures, and describe how you would validate your interpretation."
}
],
"max_tokens": 2048
}Các trường hợp sử dụng được ghi nhận gồm nghiên cứu bảo mật, phân tích ngược, công cụ cho nhà phát triển, công việc sáng tạo và đánh giá độ tin cậy cũng như an toàn. Mô hình có thể hỗ trợ phân tích ranh giới tin cậy, so sánh mã dễ bị tấn công với bản vá, khôi phục cấu trúc định dạng tệp, tạo các trường hợp đánh giá có gắn nhãn và điều tra các chế độ lỗi của hệ thống kiểm duyệt.
Sử dụng client Python và TypeScript
Vì dịch vụ tương thích với OpenAI, dịch vụ được thiết kế để hoạt động với các client tương thích sau khi thay đổi URL cơ sở, khóa API và lựa chọn mô hình. Kho lưu trữ bao gồm một ví dụ Python có thể chạy sử dụng OpenAI SDK với tính năng tự động thử lại bị tắt.
Một ví dụ TypeScript riêng minh họa yêu cầu OpenAI SDK với xử lý lỗi có kiểu. Hãy bắt đầu từ các mẫu được duy trì này thay vì giả định rằng mọi tính năng API OpenAI hoặc hành vi của client đều được hỗ trợ giống hệt nhau.
Để biết chi tiết về giao thức được hỗ trợ và cách xử lý nội dung, hãy đọc hướng dẫn về khả năng tương thích và quyền riêng tư.
Phát trực tuyến văn bản được tạo
Phát trực tuyến cho phép giao diện xử lý văn bản được tạo theo từng phần thay vì chờ toàn bộ phản hồi hoàn tất. UncensoredLabs cung cấp tài liệu riêng về văn bản từng phần, các sự kiện sử dụng và những lỗi có thể xảy ra sau khi luồng đã bắt đầu.
- Đọc hướng dẫn phát trực tuyến trước khi triển khai xử lý sự kiện.
- Sử dụng ví dụ Python về phát trực tuyến có thể chạy làm điểm bắt đầu.
- Sử dụng ví dụ TypeScript về phát trực tuyến cho tích hợp TypeScript.
Một giao diện phát trực tuyến mạnh mẽ cần phân biệt nội dung từng phần với thông tin sử dụng và lỗi luồng, thay vì coi mọi sự kiện là văn bản được tạo.
Kết nối các client lập trình
Kho lưu trữ cung cấp hướng dẫn cấu hình cho Cline, Continue và OpenCode. Trong mỗi trường hợp, hãy sử dụng URL cơ sở UncensoredLabs được ghi nhận, khóa API ứng dụng và ID mô hình chính xác được danh mục trực tiếp hỗ trợ.
Hãy làm theo hướng dẫn về client lập trình để cấu hình riêng cho từng client thay vì để lộ thông tin xác thực trong các tệp dự án.
Mẹo vận hành nâng cao
Kiểm tra trạng thái và khả dụng trực tiếp
Một mô hình xuất hiện trong danh mục không có nghĩa là mô hình đó hiện đang hoạt động ổn định. Hãy kiểm tra danh mục trực tiếp và thông tin chi tiết về mô hình khi chọn mô hình hoặc chẩn đoán lỗi. Tránh hard-code các giả định chỉ dựa trên ảnh chụp trạng thái của kho lưu trữ.
Lập kế hoạch cho việc giữ chỗ tín dụng
Các yêu cầu sẽ giữ chỗ tín dụng trước khi tạo nội dung. Số dư tài khoản dương nhưng nhỏ vẫn có thể không đủ cho khoản giữ chỗ của một mô hình. Nếu yêu cầu bị từ chối, hãy kiểm tra số dư khả dụng và giá của mô hình đã chọn trước khi thử lại.
Xử lý lỗi có chủ đích
Sử dụng curl --fail-with-body khi kiểm thử bằng dòng lệnh để các lỗi HTTP được hiển thị mà không loại bỏ nội dung phản hồi. Đối với các tích hợp production, hãy tham khảo hướng dẫn về lỗi và thanh toán để biết về lỗi HTTP, giới hạn tốc độ, việc giữ chỗ và quyết định thử lại.
Không tự động thử lại mọi lỗi. Ví dụ Python của kho lưu trữ tắt rõ ràng tính năng tự động thử lại, trong khi ví dụ TypeScript minh họa cách xử lý lỗi có kiểu. Ứng dụng của bạn cần quyết định liệu lỗi có mang tính tạm thời hay không, cũng như việc thử lại có thể làm trùng lặp công việc hoặc tiêu tốn thêm tài nguyên hay không.
Tôn trọng giới hạn ngữ cảnh và đầu ra
Ngữ cảnh một triệu token bao gồm cả đầu vào và đầu ra theo cách tính của nhà cung cấp. Đặt max_tokens dựa trên tác vụ và giới hạn đầu ra tối đa của mô hình đã chọn. Hầu hết mô hình được liệt kê cho phép tối đa 65,536 token đầu ra, trong khi glm-5.3-abliterated cho phép tối đa 130,000.
Xác thực đầu ra của mô hình
Việc giảm hành vi từ chối không đảm bảo độ chính xác. Hãy xác minh các phát hiện bảo mật, kết luận từ kỹ thuật đảo ngược, mã được tạo và nhãn đánh giá bằng các bài kiểm thử phù hợp cùng sự xem xét của con người. Hướng dẫn nghiên cứu bảo mật cung cấp các prompt cụ thể cho quy trình phân tích và đánh giá.
Bảo vệ thông tin nhạy cảm
Không đưa khóa ứng dụng, thông tin tài khoản, thông tin thanh toán và chi tiết lỗ hổng vào các issue công khai. Chỉ sử dụng issue công khai để ghi nhận các vấn đề tài liệu có thể tái hiện và đề xuất cải thiện ví dụ; với các vấn đề nhạy cảm, hãy làm theo hướng dẫn hỗ trợ và báo cáo bảo mật của kho mã.
Kết luận
UncensoredLabs cung cấp một endpoint tương thích với OpenAI cho các mô hình văn bản DeepSeek và GLM không kiểm duyệt, đã loại bỏ các bộ lọc. Hãy tạo khóa API ứng dụng, kiểm tra số dư, gửi yêu cầu hoàn tất trò chuyện tới /v1/chat/completions và chọn đúng ID mô hình từ danh mục trực tiếp. Sau đó, hãy sử dụng các hướng dẫn được duy trì về Python, TypeScript, streaming, ứng dụng khách lập trình và xử lý lỗi để xây dựng một tích hợp mạnh mẽ hơn.
Tài liệu gốc và mã ví dụ của kho mã được cấp phép theo MIT. Giấy phép này không áp dụng cho mã nguồn nền tảng được lưu trữ, trọng số mô hình, dịch vụ của nhà cung cấp hoặc nhãn hiệu của bên thứ ba. UncensoredLabs là một dịch vụ độc lập và không liên kết với OpenAI, DeepSeek hoặc Zhipu AI.