APIドキュメント

ベースURLと認証

無制限AIチャットボットAPIは、単一の基本URLで動作します： https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1。一意のAPIキーを Authorization ヘッダー。このキーは、Googleまたはメールによるアカウント作成直後に生成されます。キーが無効な場合、APIは401エラーを返します。

最初のリクエスト

標準の chat/completions エンドポイント。制限なしのモデルは、法的な大人向け、論争的、または技術的なトピックに通常の拒否なしで応答します。APIキーをヘッダーに渡し、モデルIDを uncensored次の例は基本的なテキスト生成リクエストを示しています。

Copycurl https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set timezone to utc"}]
  }'

このリクエストはテキスト補完を返します。無制限のAIモデルが入力を処理し、学習データに基づいてレスポンスを生成します。temperatureなどのパラメータを調整して創造性を制御できます。残高不足などのエラーはステータスコード402を返します。

Python SDK統合

公式のOpenAI Pythonライブラリを使用して無制限LLM APIと連携します。APIキーとカスタムベースURLを使用してクライアントを設定してください。この方法により、chat.completions.createのようなおなじみのメソッドを使用できます。 chat.completions.create() フィルタリングされていないモデルの生推論能力を活用しながら。モデルを明示的に uncensored フィルタリングされたバリアントにルーティングされないことを確認します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

ライブラリはJSONシリアライズとストリーミングを自動的に処理します。レスポンスオブジェクトからトークン使用状況を取得できます。このメソッドは、HTTPクライアントを書き換えずに既存のワークフローにフィルタリングされていないテキスト生成を統合するバックエンドサービスに最適です。

Node SDKの統合

公式SDKを使用して無制限APIをNode.jsアプリケーションに統合します。クライアント初期化時にベースURLとAPIキーを渡します。この設定により、標準のOpenAIエンドポイントとの互換性が確保され、期待されるフィルタリングなしのチャットボット動作が提供されます。使用するには uncensored 特定のチューニング済み重みにアクセスするにはモデル ID を使用します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

SDKはリクエストのリトライとエラー処理を管理します。レスポンスをストリーミングするか、完全なテキストを収集できます。これはリアルタイムのテキスト生成が必要なWebアプリケーションに有用です。uncensored AI APIは、以下のような標準パラメータをサポートしています。 temperature および top_p 出力スタイルの微調整のため。

SSE経由のストリーミングレスポンス

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエストに含まれます。APIは増分的なテキストチャンクを含むサーバー送信イベント（SSE）を返します。最後のチャンクには完全なトークン使用統計が含まれます。これは、チャットインターフェースやライブコードエディタなど、リアルタイムでテキストを表示するアプリケーションに不可欠です。ストリーミングは知覚レイテンシを大幅に削減します。

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)

SSEストリームを解析して、テキストが到着するたびにレンダリングします。各チャンクにはレスポンスの一部のみが含まれます。uncensoredモデルはチャンク間でコンテキストを維持します。ユーザーが入力を変更した場合、ストリーミングを早期に終了できます。エラー処理は非ストリーミングリクエストと一貫しています。

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

Uncensored LLM APIは、入力と出力を合わせて100,000トークンのコンテキストウィンドウを適用します。指定する場合、リクエストごとに最大16,000トークンを送信できます。 max_tokensレート制限は1分あたり300リクエスト、キーあたり8並列リクエストを許可します。429エラーはこれらの制限を超えたことを示します。リクエストボディは8 MBを超えてはなりません。クレジット不足のエラーは402を返し、無効なキーは401を返します。クレジットは期限切れにならないため、使用を一時停止しても資金は失われません。