ベースURLと認証
Unrestricted AI APIはhttps://api.unrestrictedai.top/v1でホストされています。OpenAIのチャット補完の構造に従っているため、既存のOpenAI SDKを、base_urlを更新し、APIキーを提供するだけで使用できます。アカウントごとにアクティブなキーは1つだけでよく、無検閲モデルに即時アクセスできます。認証はAuthorizationヘッダーを使用してBearerスキームで処理されます。キーは前払いクレジットの使用を制御するため、安全に保管してください。サブスクリプションサービスとは異なり、処理されたトークンに対してのみ課金され、エラーや拒否はトークン0で請求されます。
最初のリクエスト
接続性をテストするには、標準的なチャット補完リクエストを送信してください。モデルIDは常にuncensoredです。このエンドポイントはテキスト入力を受け取り、テキスト出力を返します。コンテキストウィンドウには最大100,000トークンまで対応しています。max_tokensを指定しない場合、APIは2,048トークンの出力にデフォルト設定されます。この単純なPOSTリクエストは、法的な大人向けまたは論争の的となるトピックに対してコンテンツフィルタなしでプロンプトを送信し、生成された応答を受信するというコア機能を示しています。
Python SDK統合
公式のOpenAI Pythonライブラリを使用するのが最も迅速な統合方法です。クライアントをベースURLにポイントし、キーを渡します。以下のコードは基本的な同期リクエストを示しています。このアプローチはJSON解析を自動で処理し、Python変数でレスポンスコンテンツに直接アクセスできるようにします。ストリーミングのレイテンシーよりもコードのシンプルさが重要であるバックエンドサービスやバッチ処理に最適です。
Node.js SDK統合
JavaScript環境では、OpenAI Node.jsクライアントを構成してエンドポイントにターゲットを設定してください。Node.jsの非同期性はAPIの応答時間とよく適合します。ベースURLを正しく設定すると、SDKがリクエストのフォーマットを処理します。このAPIは画像、音声、または埋め込みエンドポイントをサポートしていないため、テキストベースの補完に限定してください。この方法は、動的コンテンツに無検閲LLMの応答を注入する必要があるWebサーバーやエッジ関数に適しています。
ストリーミングレスポンス
リクエストにstream: trueを設定してストリーミングを有効にします。APIはServer-Sent Events (SSE)経由でデータを返し、トークンをリアルタイムで受信できます。トークン使用量と課金メトリクスはストリームの最終チャンクに含まれます。これにより、特に長い出力の場合、エンドユーザーの体感レイテンシが削減されます。即時のテキストレンダリングがユーザー体験を向上させるチャットインターフェースではストリーミングが推奨されます。最終チャンクを監視してトークン総数を確認し、前払いクレジットを正確に追跡してください。
制限、エラー、コンテキスト
各APIキーは1分あたり300リクエスト、8つの同時リクエストに制限されます。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。一般的なエラーには、無効なキーに対する401、前払いクレジットが枯渇したときの402、レート制限による429があります。コンテキストウィンドウは、プロンプトと補完の両方を含めて合計100,000トークンをサポートします。これらの制限を超えた場合は、指数バックオフを実装してください。クレジットには期限がなく、二重請求などのミスはサポートページで処理され、前払いクレジットの価値を無期限に保持できます。
cURL
curl https://api.unrestrictedai.top/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.unrestrictedai.top/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
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestrictedai.top/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
stream = 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)