APIドキュメント
プリペイドトークン残高を使用して、数分で当社の無制限LLM APIへのリクエスト送信を開始できます。エンドポイントはOpenAI互換のため、ロジックを書き換えずにライブラリを切り替えることができます。
クイックスタート: Python での最初のリクエスト
公式SDKを使って最初のcompletionをすぐに送信してください。この設定はベースURLに接続し、トークン課金を自動的に処理します。APIキーとモデル識別子のみが必要です。
- pip経由でパッケージをインストールしてください。
- 環境変数を設定します。
- 簡単なテキスト生成を実行。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.bestuncensoredaillm.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)
認証とベースURL
認証には、ヘッダーに渡す標準的なベアラートークンを使用します。ベースURLは当社の無制限推論エンドポイントに直接接続します。これにより、一般的なプロキシレイヤーをバイパスし、特定のモデルと直接通信できます。
curl https://api.bestuncensoredaillm.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "list 5 linux commands to kill a process"}]
}'キーは安全に保管してください。デフォルトではアカウントごとに1つのアクティブキーがサポートされます。露出が疑われる場合は再生成してください。
チャット完了エンドポイント
使用 POST /v1/chat/completions すべてのテキスト生成に対して。モデルIDは常に uncensored入力トークンは100万トークンあたり$0.15、出力トークンは100万トークンあたり$0.50です。クレジットは成功した生成時のみ減算されます。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.bestuncensoredaillm.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);クレジット不足によるエラーは残高を消費しません。これにより、テストフェーズ中はコストが予測可能になります。
パラメータ: Temperature、Top P、およびTools
温度で創造性を制御し、 temperature および top_p. 高い値はより多様な出力を生成します。 tools 関数呼び出し用です。これにより、構造化データの抽出や外部APIのトリガーが可能になります。 response_format に json_object 厳格なJSON出力のため。
stream = 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)これらのパラメータは、OpenAI仕様と同じように機能します。既存の構成ロジックを再利用できます。
ストリーミングレスポンス(SSE)
Server-Sent Eventsを介してトークンをリアルタイムで受信します。これにより、エンドユーザーの知覚されるレイテンシが軽減されます。最終チャンクには完全な使用統計が含まれます。ユーザーが中断した場合、ストリームを早期に停止できます。
stream = 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)ストリーミングはトークン課金に影響しません。生成された合計トークンに対して課金されます。配信方法にかかわらず。
レート制限とエラーコード
各キーは1分あたり300リクエストまで処理可能です。同時に8リクエストを実行できます。これを超えると429エラーが発生します。無効なキーは401を返します。残高が空の場合は402を返します。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンを保持します。これにはプロンプトとコンプリーションの両方が含まれます。
stream = 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)ダッシュボードを使用して使用状況を確認してください。クレジットは期限切れにならないため、資金を失うことなく使用を一時停止できます。
よくある質問
迅速な統合に適した最適な制限なしAI LLMは何ですか?
エンドポイントは最適化された単一のアンセーサードモデルを提供します。複雑なルーティングロジックは不要です。一貫したレイテンシと予測可能な課金が得られます。これは迅速なプロトタイピングに最適です。
uncensored APIはストリーミングをサポートしていますか?
はい、SSEを介してストリーミングが完全にサポートされています。トークンは生成されるたびに受信されます。最後のチャンクには使用データが含まれます。これにより、レスポンシブなユーザーインターフェースを実現できます。
残高が枯渇した場合のエラーを処理するにはどうすればよいですか?
APIは402ステータスコードを返します。既存のクレジット残高は維持されます。いつでも暗号通貨でチャージできます。生成中のエラーはトークンを消費しません。
APIキーを即座に取得
登録して、キーを取得し、ベースURLを更新するだけです。これが完全なプロセスです。