Uncensored LLM APIドキュメント

ベースURLと認証

専用ベースURLを使用してクライアントを接続してください。すべてのリクエストには、 Authorization ヘッダー。このキーは、Googleまたはメールによるサインアップ直後に生成され、電話番号が不要であることが保証されます。システムはアカウントあたりのアクティブキーを1つのみに制限し、以前のキーがあれば直ちに置き換えます。

認証はシンプルです。含めてください Authorization: Bearer YOUR_API_KEY すべてのリクエストに含まれます。キーが欠落しているか無効な場合、APIはエラーを返します。 401 これはあなたの 制限なしLLM アクセスは安全に保たれ、プリペイドクレジットに紐付けられます。

チャット完了エンドポイント

テキストを送信 POST /v1/chat/completions 直接テキスト出力を受け取ります。このエンドポイントは単一の無制限モデルを提供し、モデルルーティングやティア制限に関する推測を不要にします。異なる機能のために複数のエンドポイントを管理する必要はありません。

標準形式でメッセージを単純に提供してください。APIは入力を処理し、補完を返します。このアプローチにより、ロールプレイやクリエイティブライティングのための高品質でフィルタリングされていないコンテンツを提供しつつ、統合をシンプルに保ちます。

Copycurl https://api.generatoraiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten errors in this python script"}]
  }'

Python SDK統合

公式のOpenAI Pythonライブラリをインストールし、ベースURLを当社のエンドポイントに設定します。これにより、 chat.completions.create() ロジックを書き換えることなく。SDKはJSONシリアライゼーションとレスポンス解析を自動的に処理します。

クライアントにAPIキーとカスタムベースURLを設定してください。このセットアップにより、既存のコード構造を活用しながら uncensored モデルにアクセスできます。これは信頼性の高い uncensored モデルを統合する最速の方法です。 制限なしAI API Pythonプロジェクトに組み込みます。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.generatoraiunfiltered.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 SDKの実装

を使用 openai Node.jsアプリケーションに接続するためのnpmパッケージ。設定 baseURL および apiKey 呼び出し前のプロパティ。これにより、すべてのリクエストが当社の uncensored モデルサーバーに正しくルーティングされることが保証されます。

Node SDKは標準的なプロミスベースのワークフローをサポートしています。既存の非同期関数内で応答とエラーを簡単に処理できます。これにより、サーバーサイドの生成やバックグラウンドジョブ処理に最適です。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミングレスポンスとトークン

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は生成されるたびにチャンクを返し、リアルタイムでの表示を可能にします。トークン使用データは最終チャンクに含まれるため、コストを正確に追跡できます。

ストリーミングはユーザーにとっての知覚レイテンシーを低減します。即時フィードバックが重要なチャットインターフェースやアプリケーションには不可欠です。The unfiltered chatbot API ストリーミングを効率的に処理し、メインスレッドをブロックすることなくスムーズなデータフローを保証します。

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)

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

このモデルは、プロンプトとコンプリーションを合わせた合計で100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。もし max_tokens 未設定の場合、制限はデフォルトで2,048トークンになります。これは、頻繁な中断なしで長文のコンテンツ生成を可能にします。

レートリミットはキーあたり1分300リクエスト、同時実行数の制限は8リクエストです。エラーは 402 前払いクレジットが不足していることを示し、 429 レートリミットを示します。リクエストボディは8 MBを超えてはなりません。これらの制約により、安定したパフォーマンスが確保されます。 unfiltered AI 統合。