Uncensored AI LLM APIを統合

ベース URL の構成

専用エンドポイントにクライアントをポイントします。 https://api.uncensoredaillm.com/v1 ベースURLとして使用します。これにより、すべてのリクエストが当社の無制限インフラストラクチャに直接到達します。モデル名を変更する必要はありません（ uncensored 明示的に設定してください。

認証はダッシュボードから生成される単一のAPIキーに依存します。ヘッダーに渡してください Authorization Bearer トークンとしてヘッダーを設定します。このキーは前払いクレジットへのアクセスを付与します。401 エラーはキーが無効であることを示し、402 エラーは暗号通貨でチャージが必要であることを意味します。

最初の完了を送信

次のURLにPOSTリクエストを送信する /v1/chat/completions メッセージ配列を使用します。モデルIDは uncensored. このモデルは法的な成人向け、フィクション、または論争的なトピックを拒否しません。GPT、Claude、またはその他のベンダーのモデルではありません。

「 max_tokens 出力の長さを制御するパラメータ。デフォルトは2,048トークンです。1リクエストあたり最大16,000トークンまで拡張可能です。総コンテキストウィンドウは100,000トークンです（プロンプトと補完の両方を含みます）。

Python でのクイックスタート

公式 OpenAI Python SDK で素早く統合します。パッケージをインストールし、ベース URL でクライアントを初期化します。API キーを api_key 引数。

Node SDKの統合

初期化 OpenAI Node.jsでのクライアント。設定 apiKey トークンに追加し、 baseURL 当社のエンドポイントに。呼び出し chat.completions.create モデル uncensoredこれは、あらゆる OpenAI 互換クライアントライブラリで動作します。

ストリーミング応答を有効化

設定 stream: true リクエストボディに記述します。APIはServer-Sent Events (SSE)経由でデータを返します。各チャンクには部分的なコンテンツが含まれます。トークン使用の詳細は最終チャンクに表示されます。これにより生成されたテキストをリアルタイムで表示できます。長い応答に対する知覚されるレイテンシを削減します。

制限、エラー、コンテキスト

キーごとに1分間に300リクエストまで制限されています。並列リクエストは8つに制限されます。リクエストボディは8 MB未満である必要があります。429エラーはレート制限に達したことを示します。間隔を増やすか、同時実行数を減らしてください。コンテキストウィンドウは合計で100,000トークンをサポートします。軽度の性的コンテンツの拒否はハードコードされています。他の合法的なコンテンツはすべて許可されています。クレジットは期限切れになりません。必要に応じて暗号通貨でチャージしてください。

cURL

Copycurl https://api.uncensoredaillm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run npm install"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミング

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)