Uncensored APIドキュメント

認証とベースURL

APIキーはすべてのリクエストを認証します。ベースURLは HTTPS://api.uncensores.cc/v1 を使用し、標準的な OpenAI SDK と共に利用できます。モデル識別子は "uncensored" です。キーは Authorization ヘッダーに Bearer トークンとして渡してください。ダッシュボードから Google またはメールアドレスを使用してキーを生成できます。各アカウントには1つの有効なキーが保持され、新しいキーを生成すると以前のキーが置き換えられます。

Copycurl https://api.uncensores.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten python libraries for data science"}]
  }'

すべてのリクエストに model フィールドを含める必要があります。エンドポイントは会話履歴を含む messages 配列を期待します。キーが存在しない、または無効な場合、APIは401エラーを返します。これにより、承認されたユーザーのみが前払いクレジットを消費することが保証されます。

Chat Completionsエンドポイント

POST リクエストを /v1/chat/completions に送信してテキスト生成を行います。このエンドポイントは標準的な会話プロンプトを処理し、構造化されたテキストレスポンスを返します。埋め込みや画像生成はサポートされていません。モデルを誘導するためにシステム、ユーザー、アシスタントメッセージを提供します。モデルはchoices配列内に生のテキストコンテンツを返します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

ベースURLとキーでクライアントを初期化します。希望するロールとコンテンツを持つメッセージリストを定義します。chat.completions.createメソッドを実行します。レスポンスオブジェクトには生成されたテキストと使用統計が含まれています。この直接的なアプローチは、NSFWやクリエイティブライティングタスクのルーティングの複雑さを排除します。

SSEによるストリーミングレスポンス

リクエストでstreamをtrueに設定してストリーミングを有効にします。APIはトークンが利用可能になるたびにサーバー送信イベント（SSE）を返します。これは長い出力に対する知覚される遅延を軽減します。各チャンクにはレスポンスの部分的なデルタが含まれます。最終テキストを再構築するには、これらのデルタを累積する必要があります。

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)

最終チャンクにはリクエストの完全な使用統計が含まれます。これにより、トークン消費をリアルタイムで追跡できます。ストリーミングは、ユーザーが即時フィードバックを期待するチャットインターフェースに最適です。これはuncensoredモデルの出力形式とシームレスに連携します。

関数呼び出しとJSONモード

APIはtoolsパラメータを介した関数呼び出しをサポートしています。リクエストで関数スキーマを定義し、tool_choiceをautoまたは特定の名前に設定します。モデルはプレーンテキストの代わりにレスポンスに関数呼び出しを返します。また、response_formatをjson_objectに設定することでJSON出力を強制できます。これにより、自動化ワークフローのための予測可能な解析が保証されます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

tools配列でツール定義を渡します。モデルは入力に基づいて適切な関数を選択します。応答には関数名と引数が含まれます。この機能は、追加のエンドポイントなしで標準的なチャット完了と併用して機能します。構造化されたデータ抽出やエージェントのような動作に使用してください。

パラメータ: Temperature、Top-P、Seeds

ランダム性を制御するためのtemperatureを調整します。1より高い値は創造性を高め、1より低い値は出力をより決定論的にします。top_pを使用してサンプリングを確率質量の上位パーセンテージに制限し、seedを設定して同一のリクエスト間で再現可能な結果を得てください。これらのパラメータにより、uncensoredモデルの出力スタイルを微調整できます。

特定の文字列で生成を停止させるためにstopシーケンスを使用することもできます。presence_penaltyとfrequency_penaltyは、反復を減らすのに役立ちます。デフォルトのtemperatureは1.0です。これらの設定を調整することで、ロールプレイやテクニカルライティングの最適化が可能です。各リクエストでは、これらの標準的なOpenAI互換パラメータをサポートしています。

トークン制限とコンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウは、プロンプトと補完を合わせて合計100,000トークンをサポートします。1リクエストあたり最大16,000トークンを出力できます。max_tokensを省略した場合、デフォルトは2,048トークンです。この制限は入力と出力の合計に適用されます。本文サイズが8 MBを超えるリクエストは失敗します。APIは1分あたり300リクエストのレート制限を適用します。キーごとの同時リクエストは8件までです。402（クレジットなし）や429（レート制限）などのエラーは明確なフィードバックを提供します。未使用のクレジットは期限切れにならず、実際の使用分のみ課金されます。