Uncensored API ドキュメンテーション

ベースURLと認証設定

標準的なOpenAI SDKの設定を使用して、無制限のLLMエンドポイントに接続します。クライアントを HTTPS://api.openrouterabliterated.com/v1 にポイントし、生成されたAPIキーをAuthorizationヘッダーに設定してください。このベースURLはすべてのOpenAI互換クライアントと互換性があり、ベンダーを変更しても統合コードを変更する必要がありません。

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

認証はアカウントごとに1つの有効なキーに依存します。新しいキーを生成すると、以前のキーは即時に置き換えられます。

最初のリクエスト: チャット完了

標準のchat-completionsエンドポイントを使用してテキスト入力を受け取り、テキスト出力を受信します。モデルIDを「uncensored」に設定して、拒否なしで回答するようチューニングされたオープンウェイトモデルを使用します。このモデルは、生成動作を制御するための温度、top_p、ストップシーケンスなどのパラメータをサポートしています。

Copyfrom openai import OpenAI

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

リクエストは実際のトークン使用に基づいて課金されます。エラーと拒否は前払いクレジットを消費しません。コンテキストウィンドウはプロンプトと補完の合計で100,000トークンをサポートします。

Node SDKの統合

APIキーと特定のベースURLでクライアントを初期化し、互換性を確保します。Node SDKを使用して非同期リクエストを効率的に処理します。このセットアップは、ローカルスクリプトと信頼性の高いuncensored AI出力を必要とするサーバーサイドアプリケーションの両方で機能します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

APIは構造化されたJSON応答を返します。コンテンツをアプリケーションロジックに直接解析できます。単一の専用Uncensoredモデルを提供するため、追加のルーティングやモデル選択は不要です。

ストリーミングレスポンスとトークン使用量

リクエストペイロードでstreamパラメータをtrueに設定してストリーミングを有効にします。APIはリアルタイムの出力に対してServer-Sent Events (SSE)チャンクを返します。最終チャンクには課金の正確性を保つための完全なトークン使用統計情報が含まれます。

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)

ストリーミングにより長文のレスポンスの体感レイテンシーを低減できます。各トークンは前払い残高にカウントされます。モデルがテキストを生成する際にリアルタイムで使用状況を監視できます。

レート制限と同時実行数

各APIキーは1分あたり300リクエスト、最大8つの同時リクエストに制限されています。最大リクエストボディサイズは8 MBです。これらの制限は、高ボリュームのアンセンサードAIアプリケーションに対して安定したパフォーマンスを保証します。これらの制限を超えると、429エラーが発生します。

クライアントで指数関数的バックオフを実装し、レートリミットを適切に処理してください。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンであり、これにより過度なリソース使用が防止されます。アプリケーションのニーズに基づいて同時実行数設定を調整してください。

エラー処理とコンテキスト制限

キー無効の場合は401、残高不足の場合は402などの標準HTTPエラーを処理します。429ステータスはレート制限の枯渇を示します。コンテキストウィンドウエラーは、プロンプトと完了の合計が100,000トークンを超えた場合に発生します。コンテンツを解析する前に必ずレスポンスステータスコードを確認してください。

エラーはプリペイドクレジットを消費しません。課金エラーが発生した場合は、サポートページを使用して解決してください。クレジットは期限切れにならないため、都合の良いときにリクエストを再試行できます。