APIドキュメント
数分で無修正LLM APIを始めましょう。このガイドでは、認証、エンドポイント、ストリーミング、および制限のないAIプロジェクト用のパラメータについて解説します。
認証とベースURL
APIキーはすべてのリクエストを認証します。ベースURL https://api.modelsaiunrestricted.com/v1 for all calls. Generate your key on the Get API Key page via Google or email. The system rejects invalid keys with a 401 error. Keep your key secure.
チャット完了エンドポイント
にメッセージを送信 uncensored モデルをPOST /v1/chat/completions経由で使用します。このエンドポイントはテキスト入力を処理し、テキスト出力を返します。OpenAIと完全に互換性があります。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.modelsaiunrestricted.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)公式の OpenAI SDK または互換クライアントを使用します。モデル ID を uncensoredコンテキストウィンドウは合計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。エラーと拒否はトークンを消費しません。
ストリーミングレスポンス
サーバー送信イベント(SSE)を使用してリアルタイムでトークンを受信します。ストリーミングを有効にするには設定してください stream: true リクエスト内。これにより、長い応答の知覚されるレイテンシが削減されます。
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)最後のチャンクには完全なトークン使用統計が含まれています。ストリームを解析して、生成されるトークンを表示します。これはチャットインターフェースに最適です。後で完全なテキストを組み立てる必要がある場合は、出力をバッファリングしてください。
パラメータ: Temperature & Top P
温度で創造性を制御し、 temperature と多様性を top_p低い値は出力をより決定論的にします。高い値はより多くの多様性をもたらします。
デフォルトのtemperatureは1.0、デフォルトのtop_pは0.9です。ロールプレイや事実ベースのタスクにはこれらを変更してください。また、設定することもできます seed 再現性のために。 stop シーケンスで生成を早期に停止します。
無効なパラメータは400エラーを返します。有効な範囲のスキーマを確認してください。
Function Calling & JSON Mode
信頼性の高いデータ抽出のために構造化出力を使用します。JSONモードを有効化し、 response_format: {"type": "json_object"}. モデルは厳密に有効なJSONを返します。これにより、コード内の解析エラーが防止されます。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelsaiunrestricted.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);でツールを定義します tools パラメータ。使用 tool_choice 特定の関数を強制します。これは標準的なチャット完了と併用されます。動的なアプリのためにストリーミングと関数呼び出しを組み合わせます。
制限、エラー & コンテキスト
レート制限はキーごとに1分間に300リクエストです。並列性は同時に8つのリクエストに制限されます。リクエストボディは8 MB未満に保つ必要があります。これらの制限を超えると、429エラーが発生します。
残高不足の場合、402エラーが返されます。暗号クレジットを追加して再開してください。100,000トークンのコンテキストウィンドウにはプロンプトとコンプリーションの両方が含まれます。軽度の性的コンテンツに対する拒否は無料です。残有效期は切れません。
cURL
curl https://api.modelsaiunrestricted.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "List the top five open source models for local inference."}]
}'よくある質問
無制限AI APIのベースURLは?
ベースURLは HTTPS://api.modelsaiunrestricted.com/v1 です。base_url 設定を更新することで、標準的な OpenAI SDK と動作します。この URL はすべてのチャット完了とモデルメタデータリクエストを処理します。
Pythonでのストリーミングレスポンスを処理するにはどうすればよいですか?
クライアントリクエストでstream=Trueを設定します。APIはServer-Sent Events (SSE)を返します。ストリームをパースして、生成されるたびにトークンにアクセスします。最終チャンクには総トークン使用量が含まれます。
レート制限に達した場合どうなりますか?
429 Too Many Requestsエラーが返されます。キーごとの制限は1分あたり300リクエストです。再試行する前に数秒待ってください。同時実行数もキーあたり最大8つの同時リクエストに制限されています。
APIキーを安全にする
サインアップしてトークンを取得し、エンドポイントを更新するだけ。完了です。