インストールとセットアップ
APIキーを受け取るためにアカウントを作成することから始めましょう。Googleアカウントまたはメールアドレスとパスワードの組み合わせを使用してサインアップします。システムは画面上に一意のキーをすぐに表示します。このステップには電話番号の確認は必要ありません。いつでも新しいキーを生成できますが、アカウントごとにアクティブなキーは1つだけです。新しいキーは前のキーをすぐに置き換えます。このキーを安全に保管してください。これはプリペイドクレジットへのアクセス権限を与えます。標準的なOpenAI互換SDKのいずれかを使用して、統合を開始するためにこれらの資格情報を使用してください。
ベース構成
クライアントを非制限リクエスト用の専用ベースURLに接続します。標準 BASE_URL トラフィックを正しくルーティングするためのパラメータ。エンドポイントの構造はOpenAIの規約に準拠しており、容易な切り替えが可能です。APIキーを Authorization ヘッダー。モデルIDを uncensored 設定オブジェクトに記述します。これにより、リクエストが正しいuncensored大規模言語モデルをターゲットにすることが保証されます。利用可能なモデルを一覧表示することで接続を確認してください。 /v1/models エンドポイント。これは、重いペイロードを送信する前に認証が有効であることを確認します。
リクエストの送信
チャット補完エンドポイントに標準的なPOSTリクエストを送信してください。ペイロードには model フィールドは uncensored配列内のでメッセージを渡します messages キー。システムは標準的なロール定義を受け入れます user および assistant入力トークンは透明なレートで100万トークンあたり$0.15で課金されます。出力トークンは100万トークンあたり$0.50です。エラーは前払いクレジットを消費しません。この課金モデルにより、実際に生成されたテキストに対してのみ課金されます。最初のメッセージを送信するには、以下のcURLコマンドを使用してください。
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 リクエストで true に設定します。サーバーはServer-Sent Events (SSE) ストリームを返します。各チャンクには生成されたテキストの一部が含まれます。最終チャンクには完全なトークン使用統計が含まれます。これにより、テキストをリアルタイムでユーザーに表示することができます。ストリーミングはサポートされているすべてのSDKで同じように動作します。クライアントが部分的なテキストバッファを正しく処理することを確認してください。この方法は長文コンテンツの生成やインタラクティブなチャットインターフェースに使用してください。以下の例はPythonでストリームを処理する方法を示しています。
Function Calling
を使用してリクエストにツールを定義します。 tools パラメータ。モデルは適切な場合に構造化されたツール呼び出しを返します。指定できます tool_choice 特定の動作を強制します。ツール応答をモデルに戻してさらに処理します。これにより、外部APIとの連携が必要な複雑なワークフローがサポートされます。モデルは必要に応じてJSONフォーマットを自動的に処理します。関数定義が期待されるスキーマと一致していることを確認してください。この機能は標準的な温度値やtop-p設定と併用できます。Node.jsを使用してツール処理を効率的に実装してください。
JSONモードと制限
設定により厳密なJSON出力をリクエストします response_format に {"type": "json_object"}. モデルはレスポンスで有効なJSON構造を保証します。これはアプリケーションロジックでデータを解析する場合に理想的です。100,000トークンのコンテキストウィンドウ制限に注意してください。これはプロンプトとコンプリーションの合計をカバーします。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。指定しない場合、 max_tokens, 制限値はデフォルトで2,048。キーあたり1分あたり300リクエストに制限されます。同時リクエストは同時に8つに制限されます。リクエストボディは8 MBを超えてはなりません。以下のストリーム例に示すようにエラーを適切に処理してください。
cURL
curl https://api.modelsuncensoredopenrouter.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "list three json keys"}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.modelsuncensoredopenrouter.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
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelsuncensoredopenrouter.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
stream = 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)