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ベースURLと認証

ベースURLをHTTPS://api.uncensoredal.com/v1に設定し、APIキーをAuthorizationヘッダーに渡してください。アカウントごとにアクティブなキーは1つのみで、新しいキーを生成すると以前のキーは即時無効になります。このシンプルなセットアップは、複雑なルーティングロジックなしで標準的なOpenAI互換クライアントと動作します。

Copycurl https://api.uncensoredal.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate the next 50 lines of a python script"}]
  }'

エンドポイントはチャット完了に厳密に使用されるため、モデルルーティングの管理は不要です。すべてのリクエストにはモデル識別子 "uncensored" を含め、正しい推論サーバーにアクセスしていることを確認してください。認証に失敗した場合は、キーが不足または無効な場合、401 ステータスが返されます。

チャット完了エンドポイント

messages 配列にメッセージ履歴を含めて /v1/chat/completions へ POST リクエストを送信します。システムはテキスト入力を処理し、法的な成人用途に対してコンテンツ拒否なしで生成されたテキストを返します。互換性を確保するために、ペイロードでモデルを "uncensored" として指定する必要があります。

Copyfrom openai import OpenAI

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

リクエストは実際のトークン使用に基づいて課金され、エラーと拒否は無料です。この前払いモデルにより、消費した分のみを支払います。エンドポイントは出力のランダム性を制御するためのtemperatureやtop_pなどの標準パラメータをサポートします。

SSEによるストリーミングレスポンス

リクエストボディでstreamをtrueに設定してストリーミングを有効にし、サーバー送信イベントを介してトークンを受信します。各チャンクには最終チャンクにトークン使用統計が含まれており、リアルタイムでコストを追跡できます。このアプローチは、長い生成処理における知覚される遅延を軽減します。

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)

テキストが生成されながら表示されるチャットインターフェースを構築する際にストリーミングを使用します。APIは標準的なOpenAI互換のストリームイベントを返すため、既存のUIライブラリとの統合が容易です。ユーザーが入力を変更した場合、ストリームを早期に停止できます。

関数呼び出しとJSONモード

関数呼び出しを有効にし、response_format を使用して JSON 出力を強制します。API はモデルがいつ関数を呼び出すべきかを正確に制御するための tool_choice をサポートします。この機能は標準的な OpenAI スキーマで動作するため、既存のツール定義を再利用できます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

JSONモードにより、出力は有効なJSONとなり、構造化されたデータのプログラムによるパースに役立ちます。これに温度設定を組み合わせることで、創造性と構造的信頼性のバランスを取ることができます。APIは、コードが処理するための関数呼び出しの詳細を返すことで、ツール実行ロジックを処理します。

モデルパラメータ構成

temperature、top_p、stopシーケンス、seedなどのパラメータを設定して生成動作を制御します。コンテキストウィンドウはプロンプトと補完を合わせて100,000トークンをサポートします。リクエストごとに最大出力は16,000トークンに制限されます。max_tokensを指定しない場合は2,048トークンに制限されます。

より長いテキストでの繰り返しを減らすためにpresence_penaltyとfrequency_penaltyを使用できます。これらのパラメータは、モデルのスタイルを微調整しながら、基礎的な重みを変更せずに調整できます。特定のユースケースに適切なバランスを見つけるために、段階的に調整してください。

制限、エラー、コンテキスト

レートリミットは1分あたり300リクエスト、キーあたり8並列リクエストに設定されています。リクエストボディは8 MBに制限されているため、大きなコンテキストウィンドウは慎重に管理する必要があります。エラーには、無効なキーの場合の401、クレジット不足の場合の402、レート制限の場合の429が含まれます。

クレジットは期限切れにならないため、バーストの合間に使用を一時停止しても資金を失いません。同時実行数の制限に達した場合は、指数関数的バックオフで再試行してください。100,000トークンのコンテキストウィンドウは広範な履歴を可能にしますが、出力制限に注意して切り捨てを避けてください。