APIドキュメント & Quickstart Guide

ベースURLと認証設定

APIエンドポイントは HTTPS://api.unrestrictedaitools.com/v1 です。base_urlを変更し、APIキーを提供することで標準のOpenAI SDKを使用できます。Googleまたはメールでサインアップして、キーを即座に取得できます。

Copycurl https://api.unrestrictedaitools.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"}]
  }'

すべてのリクエストにはAuthorizationヘッダーを含める必要があります。あなたのキーは、追加の設定手順なしでUncensoredモデルへのアクセス権限を付与します。

最初のリクエスト: POST /v1/chat/completions

モデル ID が 'uncensored' のメッセージを使用して /v1/chat/completions へ POST リクエストを送信します。入力はテキスト、出力はテキストです。ここには埋め込みや画像生成はありません。

Copyfrom openai import OpenAI

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

プロンプトをシンプルに保ってください。APIがその後の処理を行います。エラーは無料なので、自由にテストできます。

ストリーミングレスポンスとトークン使用量

ストリーミングを有効にするには stream を true に設定します。SSE経由でトークンを受信します。最終チャンクには総トークン使用量が含まれます。これによりリアルタイムでコストを追跡できます。

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)

ストリーミングは知覚レイテンシーを低減します。長いレスポンスやインタラクティブなアプリに使用してください。正確なカウントのために最後のチャンクを必ず確認してください。

パラメータ: Temperature、Top-P、Stop

創造性のための温度調整。核サンプリングのためにtop_pを設定する。出力を停止するために停止シーケンスを使用する。これらのパラメータは生成スタイルを制御する制御権を与える。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

高い温度はより多様なテキストを生成します。低い値はより決定論的です。ユースケースに適切なバランスを見つけるために実験してください。

JSONモードと関数呼び出し

構造化された出力のためにresponse_format json_objectを使用します。ツールとtool_choiceで関数呼び出しを有効にします。これにより、モデルは特定の形式でアクションを実行したりデータを返したりできます。

ツールを明確に定義してください。モデルはスキーマに従います。これはエージェントやデータ抽出パイプラインの構築に役立ちます。

レート制限とコンテキストウィンドウ

1分間に300リクエスト、並列8リクエストが可能です。コンテキストウィンドウは100,000トークンです。最大出力は16,000トークンです。リクエストボディは8 MB未満である必要があります。

429に到達した場合は、少し待ってください。401は無効なキーを意味します。402は残高なしを意味します。これらの制限は、すべての開発者にとって公平な使用を保証します。