クイックスタート：Unzensiertes LLM APIを使用する

ベースURLと認証

unzensiertesllm.comのAPIは統合を簡素化するために確立された標準に準拠しています。すべてのリクエストはベースURL https://api.unzensiertesllm.com/v1 に対して行われます。登録後、「APIキーを取得」ページですぐに入手できるAPIキーが必要です。このキーはヘッダー Authorization: Bearer <IHR_SCHLÜSSEL> で渡されます。公式SDKを使用する場合、ベースURLとAPIキーを環境変数 OPENAI_API_KEY および OPENAI_BASE_URL に簡単に設定できます。アクセスするモデルのIDは uncensored です。これはGPTやClaudeのような大手プロバイダーに属さない、独自に微調整されたスタンドアロンモデルです。

最初のリクエストを送信

動作を確認するために、簡単なチャットリクエストを送信します。インターフェースは役割 user とメッセージを含むJSONオブジェクトを期待します。応答タイプはテキストです。成功したリクエストは標準形式で応答を返します。APIキーが無効な場合は401エラーが返されます。クレジットが枯渇している場合は402が返されます。初回利用には7日間有効な0.50ドルの無料トライアルクレジットが提供されます。

Kopierencurl https://api.unzensiertesllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python SDKを使用する

Pythonプロジェクトへの統合は、公式のopenaiパッケージを介して直接可能です。APIはOpenAI互換であるため、馴染みのある構文を利用できます。base_urlを設定し、APIキーを設定するだけです。モデルuncensoredは、他のプロバイダーに典型的なコンテンツフィルタなしで入力を処理するため、クリエイティブなコンテンツやアダルトコンテンツに最適です。互換性を確保するためにライブラリを最新に保つように注意してください。

Kopierenfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unzensiertesllm.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 SDK統合

JavaScriptまたはTypeScriptを開発する開発者は、openai NPMパッケージを利用できます。インフラストラクチャのベースURLを使用してクライアントインスタンスを設定します。これにより、既存のWebアプリケーションやバックエンドサービスへのシームレスな接続が可能になります。応答は、設定に応じてストリームまたは完全なオブジェクトとして返されます。モデル uncensored はツール呼び出しもサポートしており、複雑なワークフローでの利用が容易になります。すべての機能を最適に活用するために、Node.js環境が最新であることを確認してください。

Kopierenimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミングを有効にする（SSE）

リアルタイムアプリケーションでは、回答のストリーミングが不可欠です。リクエストでstream: trueパラメータを設定してください。APIは生成されたテキストのチャンクを含むServer-Sent Events (SSE) を送信します。これにより、エンドユーザーの知覚されるレイテンシが大幅に向上します。モデルがまだ推論中であっても、テキストを段階的にレンダリングできます。これは、完全な生成を待たずに即時フィードバックを必要とするチャットインターフェースに特に役立ちます。

Kopierenstream = 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)

モデルのリストと制限

エンドポイントGET /v1/modelsを使用して、利用可能なモデルを照会してください。モデルuncensoredとその詳細が表示されます。レート制限にご注意ください：1つのAPIキーあたり、1分間に300リクエストが許可されています。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。コンテキストウィンドウは100,000トークン（プロンプトと応答を含む）です。超過した場合は、429などのエラーコードが返されます。APIはエンベディングや画像生成を提供しません。テキスト補完に特化しています。前払いクレジットは期限切れにならず、10 $からチャージできます。