Uncensored AI APIドキュメント

認証 & キー

ダッシュボードからAPIキーを生成することから始めましょう。

Googleアカウントまたはメールアドレスでサインインし、トークンを即座に受け取ります。

トライアルにクレジットカードは不要です。

このキーを Authorization ヘッダー。

チャット完了エンドポイント

標準的なチャット完了URLにリクエストを送信します。

エンドポイントはJSONペイロードを受け取り、テキストを返します。

ベースURLを当社のインフラストラクチャを指すように設定してください。

モデルID uncensored 制限のない出力用。

これはあらゆるOpenAI互換SDKと動作します。

Python SDK統合

pip経由で公式クライアントライブラリをインストールしてください。

キーとカスタムベースURLでクライアントを設定してください。

chat メソッドをプロンプトとパラメータで呼び出します。

結果オブジェクトからアシスタントのレスポンスを抽出します。

Node SDKの使用法

Node.jsプロジェクトでOpenAIパッケージをインポートします。

正しいベースURLとキーを使用してクライアントを初期化します。

入力を使用してチャット完了エンドポイントを呼び出します。

必要に応じてレスポンスストリームまたはオブジェクトを処理します。

ストリーミングレスポンス

streamフラグをtrueに設定してストリーミングを有効にします。

生成されるテキストのチャンクを受け取ります。

トークン使用の詳細は最終チャンクに表示されます。

これは長い出力に対する知覚されるレイテンシーを削減します。

制限、エラー & コンテキスト

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートします。

レートリミットは1分間あたり300リクエストです。

401エラーは、キーが無効であることを意味します。

402エラーは、前払いクレジットが不足していることを示します。

429レスポンスはレートリミットに到達したことを示します。

cURL

Copycurl https://api.ollamauncensoredllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the current status of the project"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.ollamauncensoredllm.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

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ollamauncensoredllm.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

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)