Uncensored LLM Online API クイックスタート

Base URLと認証

無検閲LLMオンラインAPIは標準のOpenAI互換エンドポイントを使用します。クライアントをベースURL https://api.uncensoredllmonline.com/v1 に設定してください。認証は Authorization ヘッダーに渡すAPIキーによって行われます。メールアドレスとパスワードのみを使用して APIキーの取得 ページでキーを生成できます。キーはサインアップ直後に表示されます。電話番号やクレジットカードは必要ありません。各アカウントには有効なキーが1つあり、古いキーのアクセスを取り消すためにいつでも再生成できます。キーは前払いクレジットへの直接アクセスを提供するため、安全に保管してください。

チャット補完エンドポイント

POST /v1/chat/completions へのPOSTリクエストで無検閲LLMにテキストを送信します。このエンドポイントはメッセージのリストを受け取り、モデルのレスポンスを返します。使用するモデルIDは uncensored です。これは、法的な成人用途のためにコンテンツ拒否なしで回答するように調整されたオープンプウェイトモデルです。GPT、Claude、または他のベンダーのモデルではありません。APIはカスタム統合に適した生のテキスト生成機能を提供します。基本的なリクエストをテストするには、次のcURLコマンドを使用してください：

Copycurl https://api.uncensoredllmonline.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."}]
  }'

リクエストボディにはモデルIDとメッセージ履歴を含める必要があります。クライアントが Authorization: Bearer <your-key> ヘッダーを送信していることを確認してください。レスポンスには生成されたテキストが含まれ、これをアプリケーションロジックで解析して使用できます。

Python SDK統合

公式のOpenAI Python SDKを使用して無検閲AIモデルと対話します。クライアント初期化時に base_url と api_key を設定します。これにより、chat.completions.create などの馴染みのあるメソッドを使用できます。次の例は、クライアントの初期化と簡単なクエリの送信方法を示しています：

Copyfrom openai import OpenAI

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

このアプローチにより、既存のコード構造を活用しながら無検閲LLMに切り替えることができます。SDKはJSONシリアライゼーションとレスポンス解析を自動的に処理します。正しいエンドポイントにアクセスするためにモデルIDを uncensored に設定する必要があることを忘れないでください。この方法は、ボイラープレートコードを最小限に抑えたい開発者に最適です。

Node SDK統合

JavaScriptまたはTypeScriptプロジェクトの場合、OpenAI Node SDKはAPIとシームレスに連携します。APIキーと正しいBase URLを使用してクライアントを初期化してください。エンドポイントは標準のチャット完了をサポートしており、Webアプリやサーバーレス関数への統合が容易です。クライアントの設定方法は次の通りです：

Copyimport OpenAI from "openai";

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

メッセージ配列とモデルID uncensored を完了関数に渡します。レスポンスには生成されたテキストが含まれます。この統合は、Node.jsアプリケーションに無検閲テキスト生成を埋め込む必要がある開発者に適しています。APIがレート制限やクレジット枯渇のエラーを返す可能性があるため、エラーを適切に処理してください。

ストリーミングレスポンス（SSE）

リクエストに stream: true を設定して、リアルタイムのテキスト生成を有効にします。APIはサーバーサイドイベント（SSE）を返し、レスポンスをトークン単位で配信します。これは、チャットインターフェースやレイテンシが重要なアプリケーションに役立ちます。ストリーミングの実装には次の例を使用してください：

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)

トークンが到着するたびにストリームから読み取ります。無検閲LLM APIはこれをネイティブにサポートしています。ストリーミングはエンドユーザーにとっての知覚レイテンシを削減します。ストリーミングはストリーミング以外のリクエストと同じトークン数を消費することに注意してください。各トークンは前払いクレジット残高に応じて請求されます。

レート制限とコンテキストウィンドウ

無検閲LLM APIは、キーごとに1分あたり300リクエストの制限を課します。最大リクエストボディサイズは8 MBです。コンテキストウィンドウは100,000トークンで、プロンプトと完了の両方をカバーします。レート制限を超えた場合、APIは429エラーを返します。前払いクレジットが枯渇した場合は、402エラーが発生します。無効または期限切れのキーの場合、401エラーが発生します。これらの制限は、すべての開発者間で公平な使用を保証します。従量課金制の前払いクレジットは期限切れにならないため、必要に応じて残高を使用できます。