Uncensored LLM APIドキュメント

認証 & ベースURL

APIキーはホストされたエンドポイントへのすべてのリクエストを認証します。キーの生成は Googleで続行 またはダッシュボードページのメールアドレス。このキーを Authorization Bearerスキームを使用するヘッダー。

• ベースURL： https://api.unrestrictedartificialintelligence.com/v1
• ヘッダー： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

各アカウントには1つのアクティブなキーが対応しており、新しいキーを生成すると以前のキーは直ちに無効になります。サインアップ時に電話番号の検証は不要です。

チャット完了エンドポイント

テキストプロンプトを /v1/chat/completions 生成された応答を受信するためのエンドポイント。このエンドポイントは、複雑なルーティングロジックなしで標準的なチャットインタラクションをすべて処理します。

モデルIDを以下のように指定します uncensored リクエストボディ内。APIは、同期および非同期のワークフローの両方をサポートして、テキスト出力を直接返します。

クレジット不足によるエラーは402ステータスを返し、無効なキーは401レスポンスをトリガーします。失敗したリクエストには隠れた手数料はかかりません。

Copycurl https://api.unrestrictedartificialintelligence.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the current UTC timestamp"}]
  }'

Python SDK

公式のOpenAI SDKを使用してPythonアプリケーションにAPIを統合します。カスタムベースURLとAPIキーを使用してクライアントを設定し、リクエストが正しく当社のサーバーにルーティングされることを確認します。

モデルパラメータを uncensored 制限なしモデルにアクセスします。このアプローチにより、リトライやエラー処理などの既存のSDK機能を活用できます。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unrestrictedartificialintelligence.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

Node.js SDKを使用して、高スループットのテキスト生成が必要なバックエンドサービスを作成します。標準的なOpenAIエンドポイントとのルーティング競合を避けるために、特定のベースURLでクライアントを初期化してください。

モデルを uncensored レスポンスが制限なしの動作と一致することを確認します。SDKはJSONシリアライゼーションとネットワークリクエストを自動的に処理します。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestrictedartificialintelligence.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 & SSEサポート

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Server-Sent Events (SSE)ストリームを返し、生成されるトークンを処理できます。

トークン使用統計はストリームの最終チャンクに含まれます。これにより、大きな応答に対する知覚されるレイテンシーを削減しつつ、出力フローの完全な制御を維持できます。

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)

制限、エラー & コンテキスト

コンテキストウィンドウは入力と出力の合計で100,000トークンをサポートしています。リクエストごとの最大出力は16,000トークン、または max_tokens 未指定。

レートリミットは、キーあたり1分あたり300リクエスト、8件の同時リクエストを適用します。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。これらの制限は、スケーラブルなデプロイメントの安定したパフォーマンスを保証します。