Uncensored AI Chat Completions API

ベースURLと認証

あなたのアンセンサードLLM APIキーはchat-completionsエンドポイントへのアクセスを付与します。使用 HTTPS://api.chatbotaiuncensored.com/v1 ベースURLとして使用します。APIキーを Authorization ヘッダーを Bearer トークンとして使用します。キーはサインアップ直後に表示されます。月額料金はかかりません。使用したトークンに対してのみ課金されます。

チャット完了エンドポイント

次の POST /v1/chat/completions制限なしAPIは標準のメッセージ配列を受け付けます。テキストレスポンスを返します。エラーは無料です。拒否も無料です。成功した完了に対してのみ課金されます。

Copycurl https://api.chatbotaiuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top 5 python libraries for web scraping"}]
  }'

Python SDK統合

公式のOpenAIパッケージをインストールします。ベースURLとAPIキーを設定します。 chat.completions.create プロンプトを使用します。uncensored AI APIはテキストを直接返します。温度やtop_pなどのパラメータを調整できます。レスポンスオブジェクトには生成されたコンテンツが含まれます。ロールプレイスクリプトに使用してください。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.chatbotaiuncensored.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の使用法

OpenAIクライアントをインポートします。ベースURLを当社の無制限AI APIエンドポイントに設定します。APIキーをヘッダーに設定します。完了メソッドを呼び出します。Node SDKがリクエストを処理します。ストリームまたは直接レスポンスを受け取ります。これはWebアプリでも機能します。バックエンドサービスでも機能します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミングと関数呼び出し

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true生成されるたびにチャンクを受け取ります。最後のチャンクには使用データが含まれます。関数呼び出しも使用できます。リクエストでツールを定義します。モデルはツール呼び出しを返します。コードでこれらを解析します。これにより複雑なワークフローが可能になります。アプリの応答性を維持します。

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

1分間に300リクエストまで送信できます。8つのリクエストが同時に実行されます。コンテキストウィンドウは100,000トークンを保持します。エラーは標準のHTTPコードを返します。401はキーが無効であることを意味します。402はクレジットが必要であることを意味します。429はレート制限に達したことを意味します。これらを使用して、アンセンサードLLM APIの使用を効果的に管理してください。