Uncensored gpt APIリファレンス

ベースURLと認証

クライアントをHTTPS://api.gptuncensored.cc/v1に指し、Authorizationヘッダーにキーを渡してください。この単一エンドポイントは埋め込みや画像処理の追加設定なしでテキスト生成を処理します。Googleまたはメールでサインアップするとすぐにキーが取得でき、数分でテストを開始できます。APIキーはすべてのリクエストを認証し、必要に応じて再生成できますが、アカウントごとにアクティブなキーは1つのみ許可されます。

cURLを使用した最初のリクエスト

/v1/chat/completions に簡単なPOSTリクエストを送信してセットアップを確認します。このcurlコマンドは、uncensoredモデルから応答を受け取るために必要な最小限の構造を示しています。YOUR_API_KEYをダッシュボードで生成したキーに置き換えてください。モデルID「uncensored」により、法的な成人向けコンテンツに対する安全装置の拒否なしで専用エンドポイントにアクセスできます。

Copycurl https://api.gptuncensored.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the pros and cons of using Rust for backend systems"}]
  }'

Python SDK統合

カスタムbase_urlを使用して公式openaiパッケージを使用し、シームレスに統合します。このアプローチにより、既存のコード構造を維持したままuncensoredエンドポイントに切り替えることができます。api_keyとbase_urlをクライアントの初期化で明示的に設定します。モデルパラメータは"uncensored"に設定して、正しいルーティングを確保する必要があります。この方法は標準のOpenAI SDKバージョンで動作し、すでにPythonクライアントを使用している開発者にとって移行は簡単です。

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node SDKの統合

Node.js環境でベースURLとキーを使用してOpenAIクライアントを初期化します。このセットアップはPythonのアプローチを模倣しており、異なるプログラミング言語間で一貫性を確保します。完了呼び出しでモデルID "uncensored" を直接渡すことができます。クライアントは設定後、認証ヘッダーを自動的に処理します。この統合は温度やtop_pなどの標準パラメータをサポートしており、出力スタイルを微調整できます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミングレスポンス

リクエストボディでstreamをtrueに設定してストリーミングを有効にします。APIはトークンを1つずつパーシングできるサーバー送信イベント（SSE）チャンクを返します。これは、生成中に出力を表示したいリアルタイムアプリケーションに最適です。最終チャンクには、課金用の完全なトークン使用統計が含まれます。ストリーミングはユーザーにとっての知覚される遅延を軽減し、ロールプレイセッションやデータ抽出タスク中にuncensoredモデルがより応答性が高いと感じさせます。

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)

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

キーが無効な場合は401エラー、前払いクレジットがない場合は402、1分あたり300リクエストを超えた場合は429エラーが発生します。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートし、リクエストごとの最大出力は16,000トークンです。リクエストボディは8 MBを超えられず、キーあたり最大8の同時実行が可能です。生成中のエラーや拒否は前払いクレジットを消費しないため、成功したトークン生成に対してのみ課金されます。この透明な価格設定モデルにより、隠れたティア制限なしで、正確な課金額を知ることができます。