Uncensored APIチャット補完ドキュメント

認証とベースURL

キーを に貼り付けることから始めましょう Authorization ヘッダー。すべてのOpenAI互換クライアントと互換性のある標準的なBearerトークン方式を使用しています。Googleまたはメールでサインインしてキーを即座に取得できます。アカウント設定に電話番号は不要です。

ベースURLは HTTPS://api.chataiunfiltered.com/v1 です。リクエストはここに送信する必要があります。使用するモデルIDは uncensored. これにより、当社の独自サーバーでホストされている特定の uncensored モデルを取得できます。

Copycurl https://api.chataiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Chat Completionsエンドポイント

Aを送信 POST リクエスト先 /v1/chat/completions プロンプトを使用します。APIは余計なものを除いたテキストを直接返します。 temperature または top_p ランダム性を制御します。

Python SDKを使用して迅速に統合します。ベースURLをエンドポイントに設定するだけです。クライアントがJSONシリアライズを処理します。無効なキーなどのエラーは401ステータスコードを返します。クレジットが枯渇すると402エラーが発生します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

SSEによるストリーミングレスポンス

ユーザーにより滑らかな体験を提供するためにトークンをストリーミングします。設定 stream パラメータを true リクエストに含まれます。APIは応答が届くたびにサーバー送信イベント（SSE）を返します。これにより、長い出力の知覚レイテンシが削減されます。

Node SDKを使用してストリームを効率的に処理してください。チャンクは到着時に解析してください。最後のチャンクには総トークン使用量の統計が含まれています。これにより、リアルタイムでコストを正確に追跡できます。ストリームが終了するまで接続を開いたままにしてください。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ツール使用と関数呼び出し

関数を呼び出すためにモデルにリクエストにツールを定義します。API はパラメータ付きの標準的なツール定義をサポートします。レスポンスに関数名と引数を渡します。関数はクライアント側で実行します。

結果を新しいメッセージとしてモデルに送信します。これにより、外部データとのマルチターン対話が可能になります。モデルはツール呼び出しのタイミングを処理します。使用 tool_choice 自動選択を強制または許可します。これは当社の無制限モデルとシームレスに連携します。

レスポンス形式とJSONモード

設定して構造化出力を強制 response_format に {"type": "json_object"}モデルはプレーンテキストの代わりに有効なJSONを返します。これはアプリケーションにデータを取り込む際に便利です。プロンプトで期待されるスキーマを明確に指定してください。

APIはJSONスキーマを厳密には検証しません。正しい構文の生成はモデルに依存します。出力が壊れている場合は再試行が必要になる場合があります。これは信頼性の高いデータ抽出タスクに使用してください。高速な解析にはストリーミングと組み合わせて使用してください。

トークン制限とコンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウは合計で最大100,000トークンをサポートします。これには入力プロンプトと出力補完の両方が含まれます。リクエストあたり最大16,000トークンを生成できます。指定しない場合のデフォルトの最大出力は2,048トークンです。

レートリミットはキーごとに1分間あたり300リクエストを許可します。同時に8つの同時リクエストを実行できます。最大リクエストボディサイズは8 MBです。エラーと拒否は前払い残高を消費しません。これにより、テストが安全でコスト効果的になります。

ストリーミング

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)