OpenAI互換APIドキュメント

クイックスタート：最初のリクエストを送信

Googleまたはメールアドレスでサインアップすると、APIキーを即座に取得できます。使用するには、 uncensored クリエイティブライティング、セキュリティリサーチ、または成人向けコンテンツのために制限のないテキストを生成するにはモデル ID を使用します。API は標準的なリクエストを POST /v1/chat/completions.

Copycurl https://api.ianoncensure.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 libraries for async python"}]
  }'

新規アカウントにはすぐにアクセス権が付与されます。ベースURLはHTTPS://api.ianoncensure.com/v1です。プロダクションワークフローに統合する前に、接続を確認するためにエンドポイントをテストできます。

エンドポイント: chat/completions と models

2つのシンプルなエンドポイントを使用してモデルと対話します: POST /v1/chat/completions 生成用および GET /v1/models メタデータ用。このAPIは複数のベンダー間のルーティングレイヤーではなく、特定の1つの検閲なし大規模言語モデルを提供します。複雑なモデル選択の管理は不要です。

Copyfrom openai import OpenAI

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

リクエストはテキスト入力、テキスト出力として処理されます。埋め込み、画像生成、またはオーディオエンドポイントはありません。これらの2つのパスに限定してクライアントライブラリをシンプルに保ってください。モデルIDは常に uncensored.

パラメータ: temperature、top_p、その他

温度で創造性を制御し、 temperature および top_p パラメータ。 presence_penalty および frequency_penalty 反復を減らします。使用 seed テスト中の決定論的な出力のために使用します。モデルはサポート stop シーケンスで特定のマーカーで生成を停止します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

これらのパラメータにより、出力スタイルを微調整できます。高い温度はより多様なレスポンスを生成し、低い値は一貫性を確保します。すべてのパラメータは標準的なOpenAIの規約に従っているため、移行は容易です。

SSEによるストリーミングレスポンス

設定することでリアルタイム出力を有効にします stream: trueAPIは生成された各トークンに対してServer-Sent Events (SSE)を返します。これにより、長文コンテンツを待っているユーザーの知覚されるレイテンシが削減されます。最終チャンクには、課金用の総トークン使用状況が含まれます。

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)

ストリーミングはチャットインターフェースに不可欠です。モデルが処理を継続しながらも即時フィードバックを提供します。クライアント側でSSEストリームを処理し、トークンが到着するたびにそれらを表示してください。

JSONモードと関数呼び出し

を使用して構造化された出力を適用します response_format: {"type": "json_object"}これにより、モデルが有効なJSONを返し、ダウンストリームシステムとの統合に重要であることが保証されます。関数呼び出しにより、モデルはスキーマで定義されたツールを実行できます。

使用 tools および tool_choice モデルのアクションをガイドします。この機能により、後処理なしで複雑なワークフローが可能になります。APIはツール実行ロジックを効率的に処理します。

レート制限とエラー処理

各APIキーは1分あたり300リクエストと8つの同時リクエストに制限されます。最大のリクエストボディサイズは8 MBです。エラーは標準的なHTTPコードを返します：無効なキーには401、クレジット不足には402、レート制限には429。エラーと拒否はトークンを消費しません。

コンテキストウィンドウはプロンプトと補完の合計で100,000トークンをサポートしています。リクエストごとの最大出力は16,000トークンです。設定 max_tokens 制限を超えないように明示的。未使用のクレジットは期限切れになりません。