クイックスタート：無制限LLM APIを統合する

公式のOpenAI SDKをインストール

標準ライブラリを使用して認証とフォーマットを処理します。このアプローチは、新しいクライアントインターフェースを学習することなく、既存のコードベースとの互換性を確保します。

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

SDKはリトライとJSONシリアライズを自動的に処理します。基本的なテキスト生成タスクのためにカスタムHTTPハンドラを書く必要はありません。

ベースURLとAPIキーを設定します

クライアントを専用エンドポイントに接続してフィルタリングされていないモデルにアクセスしてください。標準のOpenAI URLでは当社の専用uncensored推論エンジンに到達しません。

「 base_url に https://api.aillmwithoutrestrictions.com/v1 ダッシュボードからキーを注入します。モデル識別子は常に uncensored.

最初のチャット完了リクエスト

コンテンツフィルタなしでテキストを生成するために直接POSTリクエストを送信します。この例では、生のHTTP通信を確認するためにcURLを使用しています。

Copycurl https://api.aillmwithoutrestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list 5 linux commands for disk usage"}]
  }'

1回の呼び出しで完全な応答を受け取るプロンプトを送信します。モデルは、標準的な企業ガバナンスをバイパスするテキストを返します。

リアルタイムのトークン出力のためにストリーミングを有効にする

トークンが生成される際にそれらを消費することで、知覚されるレイテンシを削減します。ストリーミングは、長編ロールプレイやクリエイティブライティングに対して即時フィードバックを提供します。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.aillmwithoutrestrictions.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)

ストリームを反復処理してトークンをリアルタイムで表示します。最後のチャンクには課金用の合計トークン使用量が含まれます。

関数呼び出しとJSONモードを使用

プログラムでの使用またはツールの動的実行のために出力を構成します。両方のモードはUncensored環境内でサポートされています。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ツールを定義するか、JSONレスポンスを強制するには response_format. モデルは制限のない性質を維持しながら、スキーマに従います。

エラーと使用状況を確認

前払いクレジットとレート制限を管理するためにレスポンスコードを監視します。401エラーはキーが無効であることを、402エラーはクレジットが空であることを示します。

レートリミットは1分あたり300リクエストです。これを超えると429エラーが発生します。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンで構成され、1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。

ストリーミング

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)