Uncensored LLM APIクイックスタート

前提条件とベースURL

あなたのアンセンサード人工知能の旅は、ベースURLから始まります。使用 https://api.apiintelligenceartificielle.com/v1 すべてのリクエストに対して。このエンドポイントは外部プロキシを介さず直接無制限モデルにルーティングされます。APIキーが必要で、キーページで生成します。登録に電話番号は不要です。Googleまたはメールパスワードでサインインします。インターフェースはキー作成直後にキーを表示します。トークン使用の認証に使用されるため、このキーは安全に保管してください。

認証とヘッダー

すべてのリクエストにはAPIキーを Authorization header. ヘッダーを Bearer YOUR_API_KEYこの標準的な方法により、既存のツールとの互換性が確保されます。当社のNSFW APIは、テキスト応答およびストリーミング応答の両方でこのヘッダーを受け入れます。必要がない限り、キーをURLのクエリ文字列に含めないでください。システムはトークンを処理する前にキーを検証します。無効なキーの場合、401エラーが発生します。キーが欠けていると、すべてのリクエストが失敗します。大きなペイロードを送信する前に、キーが存在することを確認してください。

最初のリクエストを送信

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions モデルIDを使用します。 uncensored モデル名として使用します。リクエストボディにはmessages配列を含める必要があります。各メッセージにはroleとcontentがあります。以下は基本的なcURLの例です。

Copycurl https://api.apiintelligenceartificielle.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the latest version of the Python SDK"}]
  }'

このコマンドは無制限モデルに単純なプロンプトを送信します。レスポンスには生成されたテキストが含まれます。 choices 出力用の配列。プロンプトの長さをユースケースに合わせて調整できます。システムは入力を処理してテキストを返します。基本的な使用には複雑な設定は必要ありません。最適な結果を得るためにコンテンツ構造に集中してください。

ストリーミングレスポンスの処理

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエストに含めてください。これにより、生成されるたびに部分的なレスポンスが送信されます。ストリームを処理するにはServer-Sent Events (SSE) を使用してください。最終チャンクにはトークン使用量の詳細が含まれます。この方法は長い出力において体感レイテンシーを削減します。クライアントはSSE形式を正しく解析する必要があります。ストリームが終了するまでデータをバッファリングしてください。ストリーミングはリアルタイムアプリケーションに最適です。ユーザーに即時フィードバックを提供します。エラーや接続切断のためにストリームを監視してください。接続が予期せず切断された場合は再接続してください。このアプローチは滑らかなユーザー体験を保証します。

パラメータの構成

モデルの動作を制御するためのパラメータ調整。使用 temperature 0から2の範囲のランダム性用。高い値は創造性を高めます。低い値は出力をより決定論的にします。設定 max_tokens 出力長を制限します。デフォルトは1リクエストあたり2,048トークンです。最大16,000トークンまで拡張できます。 top_p ヌクレウスサンプリング用。設定 stop シーケンスで生成を停止します。JSONモードは response_formatこれによりコード統合のための構造化出力が保証されます。これらの設定で実験して、好みのバランスを見つけてください。モデルは特定のニーズに合わせて適応します。

エラー処理と制限

レートリミットを慎重に監視してください。キーあたり1分あたり300リクエストが許可されます。同時に実行できるリクエストは8つまでです。最大リクエストボディサイズは8 MBです。401エラーは無効なキーを示します。402エラーはクレジットが枯渇したことを意味します。サービスの利用を続けるには暗号通貨でチャージしてください。429エラーはレート制限を示します。さらに遅延を避けるために再試行する前に待機してください。エラーと拒否はクレジットを消費しません。これは前払い残高を保護します。使用状況の詳細はレスポンスヘッダーを確認してください。トークン消費を追跡して制限内に収めてください。重要なタスク中の中断を避けるために使用計画を立ててください。

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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