無制限 AI 用のクイックスタートガイド

標準の OpenAI SDK をインストールします

お好みのプログラミング言語用の公式ライブラリをインストールすることから始めましょう。当社のインターフェースは標準的なツールと完全に互換性があるため、カスタムクライアントは不要です。Pythonの場合はpip、Node.jsの場合はnpmを使用して、プロジェクトに依存関係を追加してください。これにより、新しいプロトコルを学ぶことなく既存のコードパターンを活用できます。

ベースURLとAPIキーを設定します

SDKクライアントをデフォルトのプロバイダーではなく当社の専用エンドポイントにポイントしてください。ベースURLを HTTPS://api.aiopenuncensored.com/v1 に設定し、固有のAPIキーを提供する必要があります。この設定により、トラフィックは商業的な大手企業ではなく、当社の無制限モデルサーバーに送信されます。キーはサインアップ時に即時生成されるため、すぐにテストを開始できます。

最初のチャット完了リクエスト

"uncensored" モデル識別子を使用して /v1/chat/completions へ POST リクエストを送信します。この単純な呼び出しは、入力をブロックする通常のコンテンツフィルタなしで生テキストを返します。標準的なメッセージを送信し、直接的な応答を受け取ることができます。接続を確認するための正確な curl コマンドは以下のコードをご覧ください。

ストリーミングレスポンスとトークン使用量を処理する

stream パラメータを true に設定してストリーミングを有効にします。API は生成されるたびにチャンクを返し、テキストをリアルタイムで表示することができます。最後のチャンクには、請求およびモニタリング用の完全なトークン使用統計情報が含まれます。このアプローチにより、エンドユーザーの知覚レイテンシが大幅に削減されます。

関数呼び出しとJSONモードを実装します

モデルが呼び出すことができる関数を定義するために tools パラメータを使用します。response_format を json_object に設定して厳密な JSON 出力を強制することもできます。これにより、アプリケーションが解析エラーなしで構造化データを受信することが保証されます。モデルは tool_choice および他の標準パラメータをサポートしており、精密な制御が可能です。

レート制限とトークンの制約を理解する

APIキーは1分あたり300リクエスト、最大8つの同時リクエストをサポートします。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンを保持し、リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。401や429などのエラーは一般的であり、キーの確認または一時的な待機を示します。クレジットは成功したトークンの使用に対してのみ消費されます。

cURL

Copycurl https://api.aiopenuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check if port 8080 is open"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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