Uncensored llm apiドキュメント for developers

ベースURLと認証設定

すべてのリクエストに提供されたベースURLを使用してください。認証にはヘッダーにAPIキーを送信する必要があります。Googleまたはメール経由でサインアップすると、キーを即座に取得できます。キーはアカウントの識別と使用量請求に使用されます。プリペイドの暗号通貨クレジットがリクエストを資金提供します。エラーや拒否はクレジットを消費しません。

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POST /v1/chat/completions 例

チャットエンドポイントにメッセージを送信してください。モデルIDは「uncensored」です。temperatureのようなパラメータを調整できます。レスポンスには生成されたテキストが含まれます。公式SDKを使用して統合を容易にしてください。ベースURLを変更して当社のサービスに向けましょう。ヘッダーにはAPIキーを含める必要があります。リクエストボディは会話履歴を定義します。

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SSEによるストリーミングレスポンス

ストリーミングを有効にします。生成されるたびにテキストチャンクが返されます。これにより長いレスポンスの知覚レイテンシが削減されます。サーバー送信イベント形式を正しく解析してください。トークン使用量は最後のチャンクで報告されます。この方法はリアルタイム表示に最適です。全体的により滑らかなユーザーエクスペリエンスを提供します。

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関数呼び出しとJSONモード

モデルが呼び出すためのツールを定義します。モデルはこれらのツールの構造化された引数を返します。厳格なJSON出力を強制することもできます。レスポンスフォーマットをjson_objectに設定します。これにより、アプリケーションのための予測可能な解析が保証されます。ストリーミングとツールを組み合わせることで動的な動作を実現します。モデルは構造化された出力と会話型の出力の両方をサポートしています。

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パラメータ: temperature、top_p、stop

temperatureとtop_pを使用してランダム性を制御します。高い値は応答をより創造的にし、低い値はより決定論的にします。stopパラメータを使用して生成を停止します。これにより、応答の長さとフォーマットを制御できます。seed値を使用すると再現可能な結果が得られます。presence penaltyとfrequency penaltyは単語の繰り返しを調整します。これらの設定を調整して、ユースケースに適合させてください。

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制限、エラー、コンテキストウィンドウ

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ます。最大出力は1リクエストあたり16,000トークンです。レート制限は1分あたり300リクエストを許可します。キーごとの同時リクエストは8件までです。401エラーは無効なAPIキーを示します。402エラーはクレジットがないことを意味します。429エラーはレート制限に達したことを示します。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。

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cURL

Copycurl https://api.uncensoredlocalllms.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the area of a circle with radius 5"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミング

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)