APIクイック統合ガイド

認証とベースURL

私たちの人工知能APIを利用するには、APIキーと正しいベースURLが必要です。Get API keyページでメールアドレスとパスワードを使用して登録し、すぐにキーを取得してください。テストにはカードの登録は不要です。OpenAI互換のクライアントではhttps://api.llmsincensura.com/v1ベースURLを使用してください。認証は、Authorization: Bearer YOUR_API_KEYヘッダーにキーを送信することで実行されます。この標準的な方法により、おなじみのツールと無検閲LLMを連携させることができます。

提供するモデルはuncensoredです。リクエストに必ず設定してください。複雑なルートはなく、テキストを送信して生のテキストを受け取ります。アプリに特定のエンドポイントが必要な場合でも、チャットにはこれ1つで十分です。シンプルさが、摩擦のない迅速な統合の鍵です。

/v1/chat/completionsエンドポイント

無検閲AI APIの中核はチャット完了エンドポイントです。メッセージリスト（システム、ユーザー、アシスタント）を送信し、完全な応答を受け取ります。この直接的なアプローチは、大人向けや論争的なトピックにおいて、他のモデルでよく見られるコンテンツ拒否を回避します。JSON構造はOpenAIと同一で、他プラットフォームからの移行が容易です。

テキストについてはこのエンドポイントのみをサポートしていることに注意してください。埋め込みや画像生成はありません。まずはcurlで簡単なリクエストを試して、キーが機能し、応答がフィルタリングされていないことを確認してください。

Copiarcurl https://api.llmsincensura.com/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統合

Python開発者は、ベースURLを調整することで公式ライブラリopenaiを使用できます。これにより、既存のツールやSDKのエコシステムを活用できます。キーとbase_urlを設定して、当社のサーバーを指すようにします。uncensoredモデルは、100,000トークンのコンテキストを維持しながら入力処理を行います。

この設定は、迅速でフィルタなしの応答を必要とする自動化スクリプトやバックエンドアプリケーションに最適です。応答速度は、専用GPUサーバーでのインフラストラクチャにより通常高速です。

Copiarfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmsincensura.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統合

JavaScript/Nodeのエコシステムでも、統合は非常に簡単です。OpenAI SDKを使用し、ベースURLを上書きしてください。これにより、既存のコードロジックを変更せずに、WebアプリケーションやNodeサーバーが制約のないAIを利用できます。エラー処理とプロミスは、他のOpenAIクライアントと同様に期待どおりに機能します。

モデルはGPTやClaudeではなく、このサービスのために特別に調整されたオープンウェイトモデルであることを覚えておいてください。これにより、フィルタなしの動作の一貫性が保証されます。本番環境でキーを安全に保つために環境変数を設定してください。

Copiarimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmsincensura.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

リクエストにstream: trueを設定することで、ストリーミングを有効にし、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。生成されるにつれてテキストの断片を受け取り、知覚されるレイテンシを削減できます。これは、ユーザーが文字単位で応答の表示を待つリアルタイムチャットアプリケーションにとって重要です。

ストリーミングは、完全な応答と同様にフィルタリングされない特性を維持します。これらの断片は、クライアント側またはサーバー側で処理して、応答を段階的にレンダリングできます。これは、インタラクティブアプリケーションで無検閲AIチャットの力を示す最良の方法です。

Copiarstream = 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)

制限とエラー処理

キーには1分あたり300リクエストの制限があります。この閾値を超えると、エラー429が発生します。リクエストボディの制限は8 MBです。キーが無効な場合は401、クレジットがない場合は402が発生します。最大コンテキストは100kトークン（プロンプト＋応答）です。

厳格なコンテンツ制限は、未成年者向けの性的コンテンツの禁止のみで、常に適用されます。その他のトピックについては、モデルは非常に寛容です。統合のデバッグを迅速に行うために、OpenAIの標準エラーコードを確認してください。