Uncensored APIクイックスタートガイド

ベースURLと認証

APIエンドポイントは https://api.gptnofilter.com/v1クライアントのベースURLをこのアドレスに更新してください。認証は、渡される標準的なAPIキーを使用します。 Authorization ヘッダーを Bearer トークンとして使用します。アカウントごとに1つのキーが割り当てられ、生成されると同時に以前のキーが置き換えられます。

最初のリクエスト

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions. モデルIDは uncensored. このエンドポイントはテキスト入力を受け取り、テキスト出力を返します。画像、音声、動画の生成はサポートしていません。

Copycurl https://api.gptnofilter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What are the API limits for this model"}]
  }'

リクエストボディにはモデルIDとメッセージ内容を含める必要があります。システムはプロンプトを処理し、完了トークンを返します。

Python SDK統合

公式 OpenAI Python SDK を使用します。ベース URL をポイントし、API キーを提供します。コードは標準的な OpenAI の使用方法と同一ですが、エンドポイントのみが異なります。

Copyfrom openai import OpenAI

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

このセットアップにより、次のような馴染みのあるメソッドを使用できます client.chat.completions.create応答構造はOpenAIの標準フォーマットに一致します。

Node SDKの統合

OpenAI Node.jsパッケージをインストール。構成 apiKey および baseURL プロパティ。これにより、既存のスクリプトとの互換性が確保されます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

completions エンドポイントを uncensored モデルです。SDKはシリアライゼーションとヘッダーの挿入を自動的に処理します。

ストリーミングとJSONモード

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream true に設定します。あなたはServer-Sent Events (SSE) のチャンクを受け取ります。最後のチャンクには合計トークン使用量が含まれます。また、 response_format: {type: "json_object"}. これは構造化データの生成に役立ちます。

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)

関数呼び出しは tools パラメータ。モデルは実行中に指定されたツール定義に従います。

レート制限とコンテキストウィンドウ

キーごとに1分間に300リクエストまで送信可能です。同時実行数は8リクエストまでです。リクエストボディのサイズは8MB以下である必要があります。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンです。これにはプロンプトと補完の両方が含まれます。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。設定しない場合 max_tokens, 制限値はデフォルトで2,048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。401エラーはキーが無効であることを意味します。402エラーはクレジット不足を示します。429エラーはレート制限に到達したことを示します。