Uncensored AI APIドキュメント

ベースURLと認証

すべてのリクエストは、SDKをベースURLに指します。

HTTPS://api.uncensoredaitool.com/v1

APIキーをAuthorizationヘッダーに含めてください。アカウントごとに1つのキーをサインアップ直後に発行します。古いキーを置き換えるため、キーのローテーションは自由に実行してください。

• 月額料金はかかりません。
• AuthはBearerトークンを使用する。

Copycurl https://api.uncensoredaitool.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all linux kernel panic reasons"}]
  }'

リクエストの送信: POST /v1/chat/completions

チャット完了エンドポイントにJSONペイロードを投稿します。

モデルを"uncensored"として定義します。標準的な配列形式でメッセージを渡します。APIはテキストレスポンスを即座に返します。ロールプレイやデータ抽出にこの検閲されていないLLM APIを使用してください。

Copyfrom openai import OpenAI

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

SSE経由のストリーミングレスポンス

ストリーミングを有効にするには stream を true に設定します。

部分的なテキストチャンクを含むサーバー送信イベント (SSE) を受け取ります。トークン使用の詳細は最後のチャンクに表示されます。この方法は長い出力の知覚レイテンシを削減します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

関数呼び出しとJSONモード

構造化データ抽出にモデルを使用します。

toolsパラメータにスキーマを渡します。APIは構造化されたJSONオブジェクトを返します。response_formatで厳格なJSONモードを有効にして、信頼性の高い解析を実現します。これはコーディングタスクやフォームデータの生成に最適です。

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)

パラメータ: Temperature、Top-P、Stop Sequences

創造性と出力の境界を制御します。

ランダム性を制御する温度値を設定します。top_pを調整して核サンプリングを行い、特定のマーカで生成を停止させるためのストップシーケンスを定義します。シード値を設定することで、テスト時に再現性のある結果を得ることができます。

モデルIDとコンテキストウィンドウの制限

モデルを「uncensored」に設定。

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。最大出力は1リクエストあたり16,000トークンです。エラーと拒否はクレジットを消費しません。制限を超えるリクエストは400エラーを返します。