無制限のAIコーダーAPIクイックスタートガイド

ベースURLと認証設定

ダッシュボードでGoogleサインインまたはメール資格情報を使用してAPIキーを取得することから始めましょう。ベースURLは HTTPS://api.uncensoredaicoder.com/v1 で、標準的なOpenAI SDKと互換性があります。キーを に送信してください Authorization Bearer トークンとしてヘッダーを設定します。認証は厳格で、無効なキーはすぐに 401 エラーを返します。

uncensored モデルへのリクエスト送信

POST リクエストを送信 /v1/chat/completions モデルIDを uncensored. モデルは法的な成人向けコンテンツに対して拒否なしで回答します。システムプロンプトとユーザープロンプトを定義するために標準的なJSONペイロードを使用します。このアプローチにより、複雑なプロキシ設定の必要性がなくなります。

Copycurl https://api.uncensoredaicoder.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return a list of all active user sessions in the database."}]
  }'

Python SDK統合

公式のOpenAI Pythonライブラリをインストールし、ベースURLを当社のエンドポイントに設定します。APIキーとモデル名をクライアントの初期化に直接設定します。これにより、 client.chat.completions.create(). ライブラリはシリアライズを自動的に処理します。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredaicoder.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 SDKの統合

カスタムベースURLと資格情報を使用してOpenAI npmパッケージを初期化します。モデル識別子を渡します uncensored 任意のチャット完了呼び出しに使用できます。これにより、Node.jsアプリケーション全体で一貫した動作を保証します。標準的なOpenAI互換サービスと同様にプロンプトを完全に管理できます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

SSEによるストリーミングレスポンス

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエストペイロードに指定します。サーバーはリアルタイムのトークン配信のためにServer-Sent Events (SSE)を返します。これにより、長いNSFWナラティブ生成の知覚遅延が削減されます。最終チャンクには請求のための総トークン使用量が含まれます。

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)

トークン制限とコンテキストウィンドウ

このモデルは、プロンプトと補完のデータ合計で100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。設定 max_tokens 出力長を制御します。デフォルトは1リクエストあたり2,048トークンです。レート制限を超えると429エラーが発生します。各アカウントは1分あたり300リクエストまで制限されます。クレジットは成功したトークン使用に対してのみ課金されます。