Uncensoredエンドポイントの統合ガイド

ベースURLと認証

OpenAI互換のクライアントをエンドポイントに設定することから始めましょう。標準のベースURLを https://api.llmgatewayopensource.com/v1 APIキーを認証ヘッダーに設定します。この単一の変更により、アプリケーションロジックを変更することなく、トラフィックを当社の無制限モデルにリダイレクトします。キーはダッシュボードでGoogleまたはメール経由で生成できます。各アカウントには1つのアクティブなキーがあり、新しいキーを生成すると前のキーが瞬時に置き換えられます。設定ファイルや複雑なルーティングレイヤーは不要です。

最初のリクエスト

接続をすぐにテストするための標準的なチャット完了ペイロードを送信します。エンドポイントはテキスト入力を受け取り、法的な成人用途に対するコンテンツ拒否なしで生成されたテキストを返します。生成されたテキストフィールドを確認することで応答を検証できます。無効なキーなどのエラーは401を返し、クレジット不足は402を返します。このシンプルなコマンドを使用して、メインのワークフローに統合する前にセットアップが正常に動作することを確認してください。

Copycurl https://api.llmgatewayopensource.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix the syntax error in this Python loop."}]
  }'

Python SDK の使用

公式ライブラリをインストールし、ベースURLとキーで初期化してください。このアプローチにより、おなじみのコードパターンを再利用しながら、uncensoredモデルにアクセスできます。クライアントはシリアライズとストリーミングを自動で処理します。temperatureやtop_pなどのパラメータを設定して創造性を制御できます。この方法は、信頼性の高いテキスト生成が必要なバックエンドサービスやスクリプトに最適です。モデルID uncensored 正しいエンドポイントにアクセスします。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmgatewayopensource.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との統合

Node環境でベースURLとAPIキーを使用してクライアントを初期化します。このセットアップは標準的なJSONレスポンスとストリーミングイベントの両方をサポートします。他のベンダーと同様に、システムプロンプトやユーザーメッセージを渡すことができます。ライブラリは接続ライフサイクルを効率的に管理します。これは、オンデマンドでテキストを生成する必要があるWebサーバーやサーバーレス関数にとって推奨される方法です。コンテンツを抽出するためにレスポンスオブジェクトを正しく処理してください。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

SSEによるストリーミングレスポンス

リクエストでstreamパラメータをtrueに設定してストリーミングを有効にします。サーバーは生成されるたびにテキストチャンクを送信し、遅延の知覚を低減します。各チャンクには最終部分にトークン使用データが含まれます。この機能はテキストを段階的に表示するユーザーインターフェースにとって不可欠です。Server-Sent Eventsストリームを解析してUIをリアルタイムで更新できます。長い出力の待機時間を大幅に削減します。

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)

制限、エラー、コンテキスト

APIは安定性を確保するために厳格かつ公平な制限を設けています。キーごとに1分あたり300リクエスト、同時実行数は8リクエストです。コンテキストウィンドウはプロンプトとコンプリーションの合計で100,000トークンをサポートします。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンですが、より低い制限を指定することもできます。エラーには、無効なキーに対する401、クレジット不足に対する402、レート制限に対する429が含まれます。リクエストボディは8 MB以下に保つ必要があります。これらの制約は透明性があり、一貫しています。