クイックスタート：無制限モデルAPI

前提条件とベースURL

当社のAPIは、base URLとAPIキーを更新するだけで、標準のOpenAI互換クライアントと連携します。SDKを https://api.modeluncensored.com/v1 および標準的な /v1/chat/completions エンドポイント。独自のライブラリをインストールする必要はありません。公式のOpenAI PythonやNode.js SDKなどの既存のツールはすぐに動作します。デフォルトのOpenAIインフラストラクチャではなく、当社のサーバー経由でトラフィックをルーティングするようにベースURLを設定するだけです。

認証はサインアップ時に生成される単一のAPIキーに依存します。このキーを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。モデル識別子は uncensored すべてのリクエストで一貫した動作を確保します。各アカウントには1つのアクティブなキーがあり、再生成すると以前のキーが置き換えられます。

APIキーでの認証

API キーを Authorization すべてのリクエストに含まれます。IDを確認するために使用します。形式は Authorization: Bearer YOUR_API_KEY リクエストを即時に認証します。キーが欠落しているか無効な場合、APIは直ちに401 Unauthorizedエラーを返します。これにより、有効なアカウントのみがプリペイド残高からトークンを消費できることが保証されます。

Googleまたはメールでサインインした後、ダッシュボードからキーを生成または再生成できます。キーは作成直後に表示されます。アカウント残高への直接アクセスを提供するため、安全に保管してください。サインアップには電話番号の確認が必要なく、プロセスは迅速でシンプルです。

最初のチャット補完の送信

次のURLにPOSTリクエストを送信する /v1/chat/completions メッセージとモデル識別子を使用してレスポンスを受信します。モデルはテキスト入力を受け取り、法的な成人向けコンテンツに対してソフトな拒否なしでテキスト出力を返します。モデルIDを uncensored 特定のuncensored LLMを使用していることを確認します。このエンドポイントは、柔軟性のために同期レスポンスとストリーミングレスポンスの両方をサポートしています。

リクエストは実際のトークン使用に基づいて課金されます。エラーと拒否はクレジットを消費しないため、自由にテストできます。1つのリクエストあたりの最大出力は16,000トークン、または設定しない場合は2,048トークンです。 max_tokens パラメータ。コンテキストウィンドウは、プロンプトと補完を合わせて最大100,000トークンをサポートします。

ストリーミングレスポンスの処理（SSE）

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true 生成されるトークンを受け取るためにリクエストに指定します。これは長いレスポンスに対する知覚遅延を削減し、アプリケーションでのリアルタイム表示を可能にします。ストリームの最終チャンクには、請求とモニタリングのための総トークン使用統計が含まれます。これは、応答性がありインタラクティブなチャットインターフェースを構築するために不可欠です。

ストリーミングレスポンスは部分的なコンテンツを適切に処理し、テキストが到着する際に表示できます。これは、モデルが長い出力を生成するクリエイティブライティングやコーディングタスクにとって特に有用です。サーバー送信イベントを解析してUIを逐次更新できます。クライアントがストリームの終了イベントを正しく処理してレスポンスを確定するようにしてください。

パラメータの構成：温度、Top-p、およびシード

調整 temperature ランダム性を制御します。高い値はより創造的で多様な出力を生成します。 top_p 最も確率の高いトークンにサンプリングを制限し、出力分布に対するより細かな制御を提供します。設定を seed 決定論的な結果を保証し、デバッグや再現可能な実験に不可欠です。これらのパラメータにより、ストーリーテリングや技術的な文章作成など、特定のユースケース向けにモデルの動作を調整できます。

このモデルは標準パラメータをサポートしています stop シーケンスおよび presence_penalty for advanced control. You can combine these settings to achieve the desired tone and structure. Experiment with different values to find the optimal balance between creativity and coherence for your application.

ツールとJSONモードを使用

提供することで関数呼び出しを有効にします tools リクエスト内の配列を使用して、モデルに構造化データの出力を許可します。モデルは会話の文脈に基づいて関数を呼び出すことができ、複雑なワークフローを可能にします。使用 response_format: {"type": "json_object"} 出力を有効なJSON形式に強制します。これはバックエンドシステムとの統合や、テキストからの構造化情報抽出に最適です。

JSONモードにより、レスポンスはパース可能になり、クライアントでの追加パースロジックの必要性が削減されます。複数のツールを定義し、モデルがどのツールを呼び出すべきかを指定できます。この機能は、自動化タスクやデータ抽出におけるモデルの有用性を高めます。APIはツール呼び出しのルーティングをシームレスに処理します。

cURL

Copycurl https://api.modeluncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the current system time in ISO format"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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