クイックスタート：フィルタなしAIモデル統合

前提条件：SDKのインストールと環境設定

無制限AIモデルは標準的なOpenAI SDKと互換性があります。ダッシュボードからAPIキーを取得し、基本URLは HTTPS://api.unfilteredaimodel.com/v1 です。お好みの言語のライブラリをインストールして、認証ヘッダーを自動的に処理してください。

環境変数を設定するか、キーをクライアントの初期化処理に直接渡します。モデルIDは「uncensored」です。基本的なテキスト生成には他の設定は必要ありません。

• npm、pip、またはパッケージマネージャー経由でパッケージをインストールしてください。
• ダッシュボードから有効なAPIキーを取得してください。
• ベースURLが提供されたエンドポイントと一致していることを確認します。

ベースURLとキーでクライアントを初期化します

クライアントをベースURLに向けて設定し、APIキーを使用して認証してください。これにより、すべてのリクエストが正しく uncensored モデルにルーティングされます。

• ベースURLを HTTPS://api.unfilteredaimodel.com/v1 に設定してください
• APIキーを認証ヘッダーに渡してください。
• モデルIDを "uncensored" として指定します

この構成はOpenAI互換のクライアントのいずれかと動作します。公式SDKやOpenAI API形式をサポートする任意のライブラリを使用できます。

Copycurl https://api.unfilteredaimodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

最初のチャットCompletionリクエストを送信

messages 配列を使用して /v1/chat/completions へ POST リクエストを送信します。モデルは、法的な成人用途に対してコンテンツ拒否なしで生成されたテキストで応答します。

• messagesパラメータを使用して会話定義を行います
• モデルを "uncensored" として指定します
• 必要に応じてtemperatureやその他のパラメータを設定します

レスポンスにはchoices配列内に生成されたテキストが含まれます。コンテンツを抽出してアプリケーションで使用できます。

Copyfrom openai import OpenAI

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

ストリーミングレスポンスとトークン使用量の処理

リクエストでstream=trueを設定してストリーミングを有効にします。APIは生成されるたびにテキストチャンクを返します。トークン使用量は最後のチャンクで報告されます。

• リクエストボディでstream=trueを設定します
• 到着するたびに各チャンクを処理します
• トークン使用量は最後のチャンクで確認してください

テキストが生成されるリアルタイムで表示したいリアルタイムアプリケーションに役立ちます。ストリーミングレスポンスには課金の透明性を確保するためのトークン数も含まれます。

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)

温度、top_p、およびJSONモードの構成

温度、top_p、response_formatなどのパラメータを使用してモデルの動作をカスタマイズします。これらの設定は創造性、ランダム性、出力フォーマットを制御します。

• 創造性のための温度調整（0.0〜1.0）
• nucleus samplingのためにtop_pを設定します
• 構造化された出力のためにresponse_format=json_objectを使用します

このモデルは関数呼び出しとツール使用をサポートしています。ツールを定義し、モデルに呼び出しのタイミングを判断させることができます。これにより、複雑なワークフローと統合が可能になります。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

エラー処理とレート制限（300 RPM）

APIはキーあたり1分あたり300リクエストの制限を適用します。これを超えると429エラーが発生します。その他の一般的なエラーには、無効なキー用の401とクレジット不足用の402があります。

• 429エラーを避けるためにリクエストレートを監視してください
• APIキーを確認して401エラーを処理します
• 402エラーを処理するにはクレジットを追加してください

プロンプトとコンプリーションの合計でコンテキストウィンドウは100,000トークンです。リクエストごとの最大出力は16,000トークンです。エラーと拒否はクレジットを消費しません。