数分でUncensoredモデルを統合
標準のOpenAI SDKを数分で無制限モデルに接続。リクエストを送信し、生テキストを受信し、ガードレールなしでスケーリング。
https://api.kiohnezensur.com/v1uncensored
インストール & 構成
クライアントを非制限APIのベースURLに接続してください。認証には有効なAPIキーが必要です。Get API keyページでGoogleまたはメール経由で即座に取得できます。電話番号は不要です。エンドポイントは標準的なJSONペイロードを受け付けます。
ベースURLを HTTPS://api.kiohnezensur.com/v1 に設定してください。すべてのリクエストでモデルID "uncensored" を使用してください。これにより既存のOpenAI SDKとの互換性が確保されます。プロンプトを入力すると、フィルタリングされていないテキストが出力されます。
基本チャット完了リクエスト
/v1/chat/completions に簡単なPOSTリクエストを送信します。モデルは道徳的なフィルタリングなしで生テキストを返します。コンテキストウィンドウは100,000トークンまで制御できます。創造性のために温度とtop_pを調整してください。
curl https://api.kiohnezensur.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the total memory usage for these three processes"}]
}'YOUR_API_KEYを生成されたキーに置き換えます。レスポンスにはアシスタントのメッセージが含まれます。401のようなエラーは無効なキーを示し、402は残高がないことを意味します。
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するには stream を true に設定します。Server-Sent Events経由でトークンを受信します。これにより長い出力の知覚されるレイテンシーが削減されます。最終チャンクを読んで総トークン使用量を確認してください。
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)到着するたびに各チャンクを処理します。モデルは1リクエストあたり最大16,000トークンをサポートします。デフォルトのmax_tokensは2,048です。ストリーミングは互換性のある任意のクライアントライブラリで動作します。
JSON モードの強制
response_formatを{"type": "json_object"}に設定して信頼性の高い解析のために構造化出力を強制します。モデルはこの制約を厳密に遵守します。データ抽出や設定生成に役立ちます。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.kiohnezensur.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);JSON応答を直接解析します。これにより正規表現のハックを回避できます。プロンプトでスキーマを明確に指定してください。無検閲モデルは複雑な構造を適切に処理します。
Function Calling & ツール
リクエストボディにツールを定義します。モデルはプレーンテキストの代わりにツール呼び出しを返します。厳密な制御のために tool_choice を使用します。これにより、エージェントのような動作が可能になります。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.kiohnezensur.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)コード内でツール実行を実装します。結果をモデルに渡してさらなる推論を行います。複数のツールをサポートします。uncensoredモデルはコンテンツタイプに基づいてツール使用を拒否しません。
レートリミットの処理
レートリミットを慎重に監視してください。キーあたり1分あたり300リクエストが提供されます。同時実行数は8つの同時リクエストに制限されます。リクエストボディは8 MB未満に保つ必要があります。これらを超えると429エラーが発生します。
アカウントごとにアクティブなキーは1つ。必要に応じて古いキーを置き換えます。エラーと拒否は無料です。前払いクレジットは実際のトークン使用量のみを課金します。クレジットは期限切れになりません。トップアップは暗号通貨のみ。
質問と回答
アンセンサードAPIを既存のプロジェクトに統合するにはどうすればよいですか?
ベースURLを HTTPS://api.kiohnezensur.com/v1 に更新し、APIキーを設定してください。エンドポイントは標準的なOpenAI SDKと完全に互換性があります。すべての呼び出しにモデルID "uncensored" を使用してください。基本的なテキスト生成にはコード変更は不要です。
レート制限に達した場合どうなりますか?
429ステータスコードが返されます。制限は1分あたり300リクエスト、キーごとの並列リクエストは8件です。リクエストボディは8 MB未満である必要があります。エラーや拒否は制限に含まれず、クレジットも消費しません。
無制限のモデルでJSON出力を使用できますか?
はい、response_formatをjson_objectに設定します。モデルはこの構造を確実に適用します。これは厳密なデータ形式を必要とするAPI統合に最適です。これは複雑なワークフローのための関数呼び出しツールと併用できます。