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APIキーを取得

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。