中文 ▾
使用试用信用额度尝试

API 密钥 cursor 快速入门指南

使用您的 API key cursor 调用 uncensored LLM,其接口镜像 OpenAI。发送文本并获取文本输出,无需订阅锁定。

认证与基础 URL

在“获取 API 密钥”页面生成密钥。点击“使用 Google 登录”或使用电子邮件和密码登录。系统会立即显示您的密钥。请妥善保管。

将您的客户端指向 HTTPS://api.apikeycursor.com/v1。在 Authorization 头中作为 Bearer 令牌传递密钥。此基础 URL 适用于官方 OpenAI SDK 和任何兼容客户端。每个账户只需要一个活跃密钥。

  • Auth 标头: 授权:Bearer YOUR_KEY
  • 基础 URL: HTTPS://api.apikeycursor.com/v1
curl https://api.apikeycursor.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "fetch current server load stats"}]
  }'

聊天补全端点

调用 POST /v1/chat/completions 生成文本。以标准 JSON 格式发送您的消息。模型 id 为 uncensored。它在我们的服务器上运行,不会拒绝合法的成人话题。

输入令牌每1M成本为$0.15。输出令牌每1M成本为$0.50。错误和拒绝请求免费。信用额度永不过期。您可以使用TRC20上的USDT或Base上的USDC充值。起充$20。充值$200可获得15%的额外奖励。

from openai import OpenAI

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

通过 SSE 的流式响应

通过将 stream 设置为 true 来启用流式传输。您接收服务器发送事件。每个数据块包含部分文本。最后一个数据块包含令牌使用情况数据。

在代码中处理流。处理每个到达的块。这降低了长响应的感知延迟。模型支持 100,000 令牌上下文窗口。每次请求的最大输出为 16,000 令牌。

import OpenAI from "openai";

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

函数调用和 JSON 模式

使用 tools 参数进行函数调用。在 schema 中定义您的函数。模型返回结构化数据。您还可以将 response_format 设置为 json_object 以强制输出 JSON。

这适用于API密钥Cursor集成。请在您的端验证JSON。模型不保证完美的语法。用于自动化。解析工具调用。执行它们。将结果返回。

stream = 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)

参数:温度和 seed

使用 temperature 控制创造力。较高的值使输出更随机。较低的值使其确定。使用 seed 获得可重复的结果。这有助于调试提示工程。

其他参数包括 top_p、stop 和 presence_penalty。根据您的用例调整它们。微调响应风格。uncensored 模型对直接提示响应良好。它不会过度拒绝争议性话题。

查看定价页面的令牌成本。使用试用积分进行测试。

限制、错误和上下文

每分钟可发送 300 次请求。您可以同时运行 8 个请求。请求体限制为 8 MB。上下文窗口总计 100,000 个 token。提示和补全共享此空间。

错误返回标准 HTTP 代码。401 表示密钥无效。402 表示余额不足。429 表示超过速率限制。查看支持页面以获取退款。如重复扣费等错误会在此处理。否则不退还余额。

常见问题

我如何生成我的 cursor API 密钥?

前往获取 API 密钥页面。使用 Google 或电子邮件登录。您的密钥会立即显示。无需电话号码。

接受哪些支付方式?

我们仅接受加密货币。使用 TRC20 网络上的 USDT 或 Base 网络上的 USDC 充值。金额范围为 20 至 500 美元。较大额可获得赠送信用额度。

这是官方的 OpenAI 服务吗?

不是。我们是独立服务。我们使用针对无限制响应进行微调的开源权重模型。它与 OpenAI API 格式兼容。请查看定价页面了解详情。

几秒获取您的密钥

注册,复制密钥,更新基础 URL。只需这样做即可。