アンサナイドAPIのクイックスタートガイド

ベースURLと認証

SDKまたはHTTPクライアントをベースURLに設定することから始めましょう https://api.uncensoredllmmodels.com/v1有効なAPIキーを Authorization Bearer トークンとしてヘッダーを設定します。Google またはメールでアカウントを作成すると、システムはすぐにキーを表示します。1 アカウントにつき 1 つのアクティブなキーにより、複雑なプロキシ設定なしでローテーションが簡素化されます。

Copycurl https://api.uncensoredllmmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of 5 Python libraries for async web scraping"}]
  }'

チャット完了エンドポイント経由の最初のリクエスト

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions モデルIDを uncensoredエンドポイントは、テキスト入力とテキスト出力の相互作用に対する標準的なOpenAIペイロード構造を受け入れます。 max_tokens 出力長を制御し、省略した場合はデフォルトで2,048になります。モデルは、法的な大人向けコンテンツに対して典型的な安全拒否を適用せずに生成されたテキストで応答します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

モデルエンドポイントを確認

GET /v1/models 接続を確認し、利用可能なモデルを一覧表示するためのエンドポイント。これはuncensoredモデルに関するメタデータを返し、クライアントが正しく設定されていることを保証します。APIを自動化パイプラインに統合する前の迅速な健全性チェックとして機能します。この特定のエンドポイントでは他のモデルは提供されません。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

関数呼び出しとJSONモード

APIは response_format構造化された出力を強制するには、 {"type": "json_object"} コード内の信頼性の高い解析用。関数呼び出しにより、モデルは自動化タスクのために構造化データを返すことができます。これにより、生テキスト出力に対する後処理の正規表現ハックの必要性がなくなります。

ストリーミングレスポンスとトークン使用量

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエスト内。APIはモデルがテキストを生成する際にServer-Sent Events (SSE) チャンクを送信します。トークン使用統計はストリームの最後のチャンクに表示されます。これにより、アプリケーションはリアルタイムでコストとコンテキストウィンドウの消費を追跡できます。

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)

レートリミット、エラー、コンテキストウィンドウ

各キーは1分あたり300リクエスト、同時に8リクエストまで処理可能です。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートし、最大出力は16,000トークンです。エラーには無効なキーに対する401と、前払いクレジットが枯渇した場合の402が含まれます。8 MB未満のリクエストは受け入れられます。コンテンツポリシーによる拒否はまれですが、軽度の性的コンテンツには適用されます。