数分でUncensored LLMを統合

ベースURLと認証

専用ベースURLと有効なAPIキーを使用して、リクエストをuncensoredモデルにルーティングしてください。エンドポイントはHTTPS://api.gptnorestrictions.com/v1です。キーはAuthorizationヘッダーにBearerトークンとして渡してください。この設定は、base_urlパラメータを上書きすることで、任意のOpenAI SDKと互換性があります。アカウントごとにアクティブなキーは1つのみで、ダッシュボードで生成します。サインアップには電話番号は不要で、メールまたはGoogleログインのみで可能です。

最初のCompletionリクエストを送信する

/v1/chat/completions へシステムメッセージとユーザーメッセージを付与した POST リクエストを送信します。モデル ID は "uncensored" です。これは、法的に許容される成人向けコンテンツに対してコンテンツフィルタなしでテキスト応答を返します。この curl コマンドで接続性をすぐにテストできます：

Copycurl https://api.gptnorestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the five core components of a standard REST API."}]
  }'

YOUR_API_KEYを生成されたキーに置き換えます。レスポンスには正確な課金をするためのトークン使用詳細が含まれます。401のようなエラーは無効なキーを示し、402は暗号通貨でクレジットを追加する必要があることを意味します。

Python SDK統合

シームレスにAPIと対話するために、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用します。ベースURLをエンドポイントに設定し、APIキーを提供します。モデル"uncensored"はtemperatureやtop_pなどの標準パラメータをサポートしています。これにより、アプリケーションのために馴染みのあるコード構造を活用できます。以下は最小限の設定です：

Copyfrom openai import OpenAI

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

レスポンスオブジェクトを処理して生成されたテキストを抽出してください。このアプローチは既存のOpenAIクライアントとの互換性を維持しつつ、制限のないコンテンツ生成を提供します。

Node SDKの設定

当社のAPIを標準のOpenAI npmパッケージを使用してNode.jsアプリケーションに統合します。リクエストを行う前にbase URLとAPIキーを設定します。uncensoredモデルは標準のチャット完了呼び出しに応答します。これにより、既存のロジックを大幅にリファクタリングすることなく動作することが保証されます。クライアントは以下のように初期化します：

Copyimport OpenAI from "openai";

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

chat.completions.create メソッドをメッセージで呼び出します。レスポンスには LLM によって生成されたコンテンツが含まれます。このメソッドは、信頼性の高い無制限テキスト生成を必要とするサーバーサイドアプリケーションに最適です。

ストリーミングレスポンスの処理

リクエストでstreamをtrueに設定してストリーミングを有効にします。APIは部分的なレスポンスチャンクを含むサーバー送信イベント（SSE）を返します。これにより、アプリケーションと対話するユーザーにとっての知覚される遅延が改善されます。トークン使用の詳細は最終チャンクに含まれます。ストリームを処理するには次のコードを使用してください：

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)

コンテンツパートを蓄積して完全な応答を形成します。この方法はリアルタイムチャットインターフェースに効率的です。完全な完了を待たずに、生成されたテキストを随時表示できます。

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

当社のAPIは、プロンプトと補完を合わせた100,000トークンのコンテキストウィンドをサポートしています。1分あたり300リクエスト、キーあたり8つの同時リクエストに制限されます。これらの制限を超えると、429エラーが発生します。一般的なエラーには、無効なキーに対する401エラーと、残高不足による402エラーが含まれます。8 MB未満のリクエストは受け付けられます。エラーと拒否はクレジットを消費しません。これにより、成功したトークン使用量に対してのみ課金されます。使用ダッシュボードを監視して制限を管理してください。