無制限のAI APIドキュメント

ベースURLと認証

すべてのリクエストを、クライアントをベースURLにポイントすることで、当社の無制限LLMに送信します。エンドポイントとして HTTPS://api.uncensensoredai.com/v1 を使用してください。APIキーをAuthorizationヘッダーで認証します。アカウントごとに1つのキーが提供されます。新しいキーが必要な場合は交換してください。キーはGoogleまたはメールでサインアップした直後に確認できます。電話番号は不要です。キーは秘密にしてください。パスワードのように扱ってください。このキーはプリペイドクレジットへのアクセス権限を付与します。エラーや拒否は課金されません。実際に使用されたトークンのみがカウントされます。この設定は、すべてのOpenAI互換SDKで動作します。ベースURLの文字列を更新するだけです。リクエストは直接当社のサーバーに送信されます。仲介者はなく、デバッグすべきルーティングロジックもありません。シンプルです。入力はあなたが制御し、出力はあなたが所有します。プライバシーは重要です。プロンプトの学習には使用しません。あなたのデータはあなたのものです。無制限モデルは、法的な成人向けコンテンツに躊躇なく応答します。これが中核的な約束です。ヘッダーを設定し、クライアントをポイントし、チャットを開始します。

最初のリクエスト

シンプルなPOSTリクエストで最初の呼び出しを行ってください。uncensoredモデルIDを使用します。ユーザーメッセージを送信し、完了応答を受け取ります。これがキーが正常に動作することを確認する最速の方法です。ターミナルでこのコマンドを試してください。YOUR_API_KEYを実際のキーに置き換えてください。システムプロンプトは簡潔に保ちます。タスクに集中してください。モデルは即座にテキストを生成します。応答ボディを確認してください。contentフィールドを探してください。そこにはAIの回答が含まれています。401エラーが発生した場合は、キーが間違っています。402エラーが発生した場合は、クレジットが必要です。429エラーが発生した場合は、レート制限に達しています。このcurlの例は基本的な構造を示しています。クリーンで直接的であり、APIが動作することを証明します。これでアプリの構築が可能です。uncensored AI APIキーの準備が整いました。今日から統合を開始しましょう。

Python SDK の統合

公式のOpenAI Pythonライブラリを使用して、当社のエンドポイントと連携します。ベースURLをAPIアドレスに設定します。キーを注入します。chat.completions.createを呼び出します。モデル名としてuncensoredを渡します。メッセージをリスト形式で送信します。ライブラリがJSONシリアライズを処理します。構造化されたレスポンスオブジェクトが返されます。アシスタントの返信は .choices[0].message.content でアクセスできます。この方法は信頼性が高く、標準SDKの動作に一致します。カスタム解析コードは不要です。無制限AIモデルは同じプロトコルに従います。必要に応じてパラメータを調整してください。創造性を高めるためにtemperatureを設定します。制御のためにstop sequencesを使用します。Python SDKにより統合は簡単です。チャットボットのロジックはシンプルに保たれます。アプリの機能に集中し、SDKがHTTPの詳細を処理します。これはPython開発者にとって推奨される方法です。堅牢で、ドキュメントも充実しています。今すぐコーディングを始めましょう。

Node.js SDKの使用法

openai npmパッケージを使用してNode.jsに統合します。ベースURLをサーバー向けに設定します。オプションにAPIキーを渡します。無制限モデルを使用してchat.completions.createを呼び出します。メッセージ配列を提供します。SDKはPromiseを返します。結果を待機します。レスポンスからコンテンツを抽出します。これは既存のOpenAIコードとシームレスに動作します。URLを書き換えるだけで、ロジックはそのまま維持されます。無制限AIのAPIキーが認証を保証します。try-catchブロックでエラーを処理します。レート制限を確認します。必要に応じてリトライを管理します。Nodeエコシステムは成熟しています。この統合はその成熟度を活用します。サーバーは高いスループットを処理できます。リアルタイム出力を好む場合はレスポンスをストリーミングします。標準パラメータを使用します。temperature、top_p、stopは期待どおり機能します。これがNodeで始める最速の方法です。コードを少なく書き、迅速にリリースします。無制限モデルはアプリの準備ができています。

ストリーミングレスポンス

より良いユーザー体験のためにトークンをストリーミングします。SDK呼び出しでストリーミングを有効にします。streamをtrueに設定します。APIはチャンクのストリームを返します。各チャンクには部分的なコンテンツが含まれます。UIをリアルタイムで更新します。これにより知覚されるレイテンシが軽減されます。ユーザーはテキストが即座に表示されるのを見ることができます。無制限のAI APIはこれをネイティブにサポートしています。最終チャンクで使用状況を追跡します。最後のチャンクにはトークン数が含まれます。課金の正確さのために合計します。ストリーミング中のエラーは稀です。適切に処理してください。完了したらストリームを閉じます。この方法はすべてのOpenAI互換クライアントで動作します。チャットインターフェースに最適です。ユーザーは速度を高く評価します。無制限モデルは迅速に応答します。出力をストリーミングします。会話を続けます。これが現代のAIアプリのあるべき姿です。高速。滑らか。応答性が高い。今日ストリーミングを実装してください。

制限、エラー、コンテキスト

スケーリングする前に制約を理解してください。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンです。これにはプロンプトと補完が含まれます。最大出力は16,000トークンです。デフォルトのmaxトークンは2,048です。レート制限は1分あたり300リクエストです。同時実行数は1回に8リクエストです。リクエストボディサイズは8 MBです。401エラーはキーを確認して処理します。402エラーはクレジットを追加して修正します。429エラーは速度を落として管理します。これらの制限は堅固です。安定性を保証します。Uncensored AI APIはこれらのルールについて透明です。隠れたキャップはありません。予期せぬスロットリングはありません。アーキテクチャを適切に計画してください。必要に応じてバッチリクエストを行ってください。使用状況を監視してください。プリペイドクレジットモデルはコストを予測可能に保ちます。エラーはトークンを消費しません。拒否はトークンを消費しません。有効な補完に対してのみ課金されます。これは公平です。これは明確です。自信を持って構築してください。制限を知ってください。エラーを回避してください。スムーズにスケーリングしてください。

cURL

Copycurl https://api.uncensensoredai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top 3 python libraries for web scraping"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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