無制限 API でのクイックスタート

前提条件とSDKセットアップ

当社のAPIはOpenAI互換のクライアントと連携します。ダッシュボードからAPIキーを取得するだけです。

お使いの言語用の標準 SDK をインストールします。Python の場合は、次を実行します。 pip install openai. Node.jsの場合、 npm install openai。標準的な OpenAI クラス。

ベースURLをエンドポイントに設定してください。これにより、すべてのリクエストが正しく当社の非制限LLMにルーティングされます。

APIキーによる認証

APIキーを Authorization ヘッダー。すべてのリクエストにこれを必要とします。

「APIキーの取得」ページでキーを生成します。Googleでサインインするか、メールとパスワードを使用できます。

キーは安全に保管してください。アカウントごとにアクティブなキーは1つのみです。紛失した場合は、新しいキーを生成して古いキーと置き換えてください。

最初のチャットCompletionを送信

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completionsモデルを uncensored.

メッセージを messages 配列。モデルはテキスト応答を返します。

curl の例:

Copycurl https://api.llmsuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the timeout to 30 seconds for the request"}]
  }'

SSEを介したストリーミングレスポンスの処理

リアルタイムの出力のためにストリーミングを使用します。設定 stream に true リクエストに指定します。

APIはServer-Sent Eventsを送信します。各チャンクには部分的なテキストが含まれます。

すべてのチャンクを収集して完全なレスポンスを構築します。これはチャットインターフェースに最適です。

Pythonでの例:

Copyfrom openai import OpenAI

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

温度などのパラメータの構成

創造性を制御するためのパラメータ調整。使用 temperature ランダム性用。

設定 top_p ヌクレウスサンプリング用。使用 max_tokens 出力長を制限します。

100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。これにより、長い会話が可能になります。

Node.jsの例：

Copyimport OpenAI from "openai";

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

トークン利用状況とコストの理解

使用した分だけお支払いください。クレジットは前払いで、期限切れになりません。

入力トークンは1Mあたり$0.15、出力トークンは1Mあたり$0.50です。

エラーと拒否は無料です。トークン使用量は最後のチャンクで確認してください。

ストリーミングの例：

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)