APIドキュメント：5分でクイック統合

環境設定と認証

始めるには、ダッシュボードから一意のAPIキーを取得する必要があります。このキーはリクエストの認証に使用されます。汎用モデルとは異なり、当APIは標準化されたエンドポイントに基づいており、公式SDKまたはOpenAI互換のクライアントを使用できます。初期トライアルクレジットにアクセスするために電話番号やクレジットカードを提供する必要はありません。

基本エンドポイントはhttps://api.llmnoncensure.com/v1です。この特定のbase URLを使用するように環境を設定してください。APIキーはAuthorization: Bearer <YOUR_API_KEY>ヘッダー経由で渡す必要があります。アカウントごとに1つのキーが生成され、いつでも再生成できます。再生成すると古いキーは自動的に失効します。

cURLでの初回リクエスト

統合が機能することを確認するために最初のリクエストを送信します。モデルIDはuncensoredを使用します。このリクエストは入力テキストを送信し、通常の内容フィルタなしでテキスト応答を受信します（未成年者を含む性的コンテンツを除く）。当モデルは、成人向け、論争的、またはセキュリティ調査のトピックに対して不当な拒否なしに応答するようにファインチューニングされています。

接続をテストするための基本構造は次の通りです：

Copiercurl https://api.llmnoncensure.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."}]
  }'

このコマンドは、キーが有効であり、モデルが複雑なプロンプトを受信する準備ができていることを確認します。

Python SDKとの統合

Pythonで開発している場合は、シームレスな統合のためにopenaiライブラリを使用してください。環境変数OPENAI_BASE_URLを設定するか、クライアントにbase_urlを直接渡します。これにより、モデルのソースを変更するだけで既存のコードを再利用できます。SDKはJSONシリアライゼーションとネットワークエラーを処理します。

最小限の例：

Copierfrom openai import OpenAI

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

モデルuncensoredはtemperatureやmax_tokensなどの標準パラメータを受け入れます。汎用的な基準で「リスク」と判断される応答をAIがブロックすることを心配せずに、応答の創造性を調整できます。

Node.jsとJavaScriptでの使用

JavaScriptまたはTypeScript環境では、SDKopenaiは同じように機能します。クライアントをbase URLとAPIキーで構成します。このアプローチは、大手汎用プロバイダーの制限なしに動的なAI応答を統合する必要があるバックエンドアプリケーションやAPIサーバーに最適です。

Copierimport OpenAI from "openai";

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

非同期応答を適切に処理してください。各リクエストは個別に処理されるため、ビジネスロジックがモデルの生成タイムアウトによってブロックされることはありません。100,000トークンのコンテキストウィンドウにより、長いシステム指示や拡張された会話履歴を送信できます。

SSEストリーミングのサポート

滑らかなユーザーエクスペリエンスのために、サーバー送信イベント（SSE）を介してストリーミングを有効にします。これにより、生成完了を待つことなく、単語ごとに応答を表示できます。これは、知覚されるレイテンシが重要なチャットインターフェースに特に役立ちます。データストリームはOpenAI標準に従って構造化されており、クライアント側の解析が容易です。

Copierstream = 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)

ストリーミングはモデルのロジックを変更しません。データの転送方法を変えるだけです。各チャンクは最終応答の一部です。ユーザーがプロンプトを変更した場合、ストリームをいつでも停止してクレジットの使用を最適化できます。

レート制限、エラー、コンテキスト

APIの制限を理解することは、堅牢な統合に不可欠です。APIキーごとに1分あたり300リクエストに制限されます。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。エラーの場合、標準のHTTPコードが返されます：無効なキーの場合は401、クレジットが尽きた場合は402、レート制限超過の場合は429。モデルにはプロンプトと応答を合わせた100,000トークンのコンテキストウィンドウがあります。これにより、長いドキュメントや詳細な会話を途切れることなく送信できます。他のサービスとは異なり、固定月額料はなく、前払いクレジットで消費した分だけ支払います。