クイックスタート：無制限モデルを統合する

認証 & ベースURL

標準的なベース URL と API キーを使用してクライアントを API に接続します。リクエストは Authorization Bearerトークン付きのヘッダー。ベースURLは https://api.bestuncensoredaimodel.com/v1これにより既存の OpenAI SDK およびツールとの互換性が確保されます。ダッシュボードでキーを生成し、安全に保管してください。

リクエストの送信: チャット補完

チャット完了エンドポイントを使用してテキストを送信し、テキストを取得します。モデルIDを使用します。 uncensored 制限のない応答用。プロンプトはあなたのものとして残り、隠れたトレーニングはありません。システム指示を設定してトーンを定義します。APIが残りの処理を行います。以下の例を参照してください。

Copycurl https://api.bestuncensoredaimodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit starts at 6am tomorrow."}]
  }'

Python SDK統合

公式のOpenAI Pythonライブラリを使用してAPIと連携します。クライアントの初期化時にベースURLとAPIキーを設定してください。この方法は最小限のボイラープレートで済みます。メッセージを送信し、構造化された出力を受け取ることができます。当社の無制限モデルとシームレスに動作します。以下がPythonの実装です。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.bestuncensoredaimodel.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 SDKの統合

JavaScript SDKを使用してサーバーサイドアプリケーションに統合します。クライアントをインポートし、環境変数を設定します。この方法は最新の非同期パターンをサポートしています。エラーと応答を効率的に処理できます。セットアップはPythonのアプローチに似ています。以下のNode.jsコードを参照してください。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミングレスポンスとトークン使用量

ストリーミングを有効にして、トークンが生成されるたびに受信します。これにより長い出力に対する知覚されるレイテンシが軽減されます。APIはストリーミングにServer-Sent Events (SSE)を使用します。トークン使用の詳細は最終チャンクに表示されます。これはリアルタイムのユーザーインターフェースに最適です。ストリーミングの例を確認してください。

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)

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

厳格なレート制限に対して使用状況を監視してください。1分あたり300リクエスト、8つの同時リクエストが得られます。コンテキストウィンドウは合計で100,000トークンをサポートします。401などのエラーは無効なキーを示します。402エラーはより多くのクレジットが必要であることを意味します。429は指数関数的バックオフで処理してください。前払いクレジットは期限切れになりません。