無審查AI：使用 Mukenetsu AI 避開內容限制

什麼是無審查AI

無審查AI（Uncensored AI）指的是大型語言模型在生成時，不受一般內容過濾或特定主題提及限制的 AI 模型。傳統聊天機器人基於商業用途或安全性考量，可能會自動屏蔽政治、宗教、性表現或特定社會語境下的發言，或改變其表述方式。相比之下，無審查模型會根據給定的提示詞，遵循其語境與意圖，生成更自由的輸出。

從技術角度來看，這是透過模型微調過程或生成回應時的參數調整來實現的。其特點不僅在於「回答一切」，更在於忠實於用戶指示，不受過濾偏見影響地處理數據。對於開發者和創作者而言，這提供了能由自身判斷控制內容的環境，便於應對多種使用案例。

現有 LLM 的審查挑戰

許多主要的 LLM 服務對特定主題設定了嚴格的防護欄（限制）。例如，即使是歷史事實或哲學討論，也可能因特定解釋被視為「錯誤」而遭到拒絕；或者僅因包含少量性描寫就停止生成。這些設計理念雖重視「安全性」，但若用戶尋求的是忠實輸出或特定類型（如科幻、恐怖、成人內容等）的生成，這些限制就會顯得煩人。

此外，這些限制通常無法由 API 使用者控制。即使提示詞相同，也可能因模型版本更新或政策變更，導致原本能通過的請求突然被拒絕。對於希望自行管理內容邏輯的開發者來說，這種「黑箱化的審查」會成為整合時的障礙。

Mukenetsu AI 的模型特性

我們 API 提供的模型是 ID 為「uncensored」的開放權重模型。該模型運行於我們的 GPU 伺服器上，設計上不受外部因素（如法規變更或其他服務規格變更）影響，保持一致的運作。重要的一點是，該模型獨立於 GPT、Claude、Gemini 等其他公司的模型，並未繼承這些供應商擁有的專屬參數或限制條件。

只要在法律允許的成人使用範圍內，該模型會對性主題、爭議性話題或安全研究中的 payload 等進行生成，而不產生不必要的拒絕回應（refusal）。不過，作為始終適用的硬限制，針對「未成年人性內容」的請求會被阻止。這不是由模型判斷的靈活過濾，而是系統層級適用的限制。

100k 上下文視窗的優勢

上下文視窗指的是模型一次能記憶和處理的 token 總量。我們的 API 支援提示詞與 completion 合計最多 100,000 token。這使得模型能一次性讀取數千頁的文件或長對話歷史。

• 長文本上下文維持: 適合在理解長篇故事或程式碼庫整體結構後，僅針對特定部分進行修改或摘要的任務。
• 提示詞工程的自由度: 可包含大量指示（System Prompt）與範例（Few-shot examples），從而更精確地控制模型行為。
• 數據處理: 可透過一次 API 調用，批量處理多筆記錄或設定資訊。

這有助於減少傳統長對話中常見的「僅記住最近語境」現象，從而獲得更具一致性的回應。

串流輸出與即時回應

使用生成式 AI API 時，有「阻塞」形式（需等待數秒至數十秒直到回應完成）與「串流」形式（逐 token 返回回應）兩種。我們的 API 支援 SSE（Server-Sent Events），可透過串流方式取得回應。

串流輸出有助於提升使用者體驗（UX）。當回應的前幾個 token 返回並顯示在畫面上時，用戶即可立即知道「回應正在生成中」。此外，API 客戶端可在收到數據時立即進行處理，因此設計上較不易受網路延遲影響。

函式呼叫的應用範圍

函式呼叫（Function Calling）是指 LLM 不僅輸出自然語言回應，還能輸出用於呼叫外部函式或 API 的 JSON 格式結構化數據參數的功能。這使得超越單純文本生成的應用程式邏輯整合成為可能。

例如，當用戶詢問「明天東京的天氣」時，模型不會預測天氣，而是返回用於呼叫外部天氣 API 的函式與參數（地區、日期、格式）。由於這是無審查模型，因此較少出現多餘的「很高興能為您服務」等前言，或對函式呼叫附加不適當理由的雜訊，從而傾向獲得高可靠性的 JSON 結構。

隱私與數據使用

對於重視隱私的開發者而言，數據如何被處理是重要的判斷標準。我們的 API 註冊僅需電子郵件和密碼，並非必須提供電話號碼或信用卡資訊。特別是試用帳號，可在無需信用卡的情況下開始使用。

重要注意事項：傳送的提示詞資料不會被用作模型的訓練數據。這可排除在將高機密性的商業邏輯或專屬提示詞模板傳送至 API 時，自有智慧財產被用於其他公司模型改善的風險。此外，每個帳戶最多僅可發行 1 個 API 金鑰，可視需要重新產生金鑰，即可立即使舊金鑰失效。

定價與成本管理

本 API 採用按量計費制，無月費或方案綁定。為提升成本管理透明度，請先購買額度（餘額），用盡後再繼續使用服務。購買的額度永久有效。

輸入 token	輸出 token
$0.25 / 1M token	$1.00 / 1M token

餘額儲值支援加密貨幣（USDT・USDC），儲值 50 美元以上贈 5% 額度，100 美元以上贈 10% 額度。因此採用按量計費，無須擔心機器人導致 token 急遽消耗，也沒有閒置月份的基本費負擔。在每分鐘 300 個請求、請求主體 8 MB 以內的限制內，可根據需求進行擴展，這也是其優勢。

整合步驟

使用現有的 OpenAI 相容客戶端或 SDK，即可在數分鐘內開始整合。請依照以下步驟操作。

1. 在取得 API 金鑰的頁面，使用電子郵件與密碼建立帳戶。
2. 建立後會立即顯示 API 金鑰，請複製並妥善保管。
3. 在 API 客戶端設定中，將 Base URL 改為 https://api.mukenetsuapi.com/v1。
4. 將 API 金鑰設定至認證標頭，並將模型 ID 指定為 uncensored。

如此即可透過 OpenAI 的聊天完成端點 POST /v1/chat/completions 發送包含串流輸出或函式呼叫的請求。由於運行於與其他供應商模型不同的獨立基礎設施上，因此具備不易受其他服務停機或規格變更影響的架構。