クイックスタート：無制限APIを統合する

前提条件：SDKのインストール

JSONシリアライズとリクエストフォーマットを自動で処理するためにお好みの言語の公式SDKをインストールしてください。

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

これらのライブラリはHTTPの複雑さを抽象化し、ヘッダー管理よりもプロンプトエンジニアリングに集中できるようにします。基盤となるプロトコルは標準的なRESTのままなので、任意のOpenAI互換クライアントとの互換性が確保されます。

認証 & ベースURLの設定

クライアントを専用ベースURLに接続し、APIキーを挿入して標準のプロバイダフィルタをバイパスしてください。

使用 https://api.llmwithoutrestrictionsonline.com/v1 ベースURLとして使用します。認証には、キーを Authorization: Bearer <key> ヘッダー。この設定により、すべてのリクエストが直接当社の無制限モデルエンドポイントに送信されます。

基本チャット完了リクエスト

シンプルなテキストプロンプトを送信して、標準のchat-completionsエンドポイントを使用してフィルターなしの応答を受け取ります。

Copycurl https://api.llmwithoutrestrictionsonline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three linux commands to delete log files"}]
  }'

レスポンスは道徳的評価やコンテンツ警告なしの生テキストを返します。このセットアップは、自己検閲が邪魔になるコード生成、クリエイティブライティング、データ抽出に適しています。

ストリーミングレスポンスの有効化

ストリーミングを有効にしてトークンを逐次受信し、長いコンテンツの生成に対する知覚遅延を軽減します。

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)

ストリーミングはリアルタイムでテキストを表示するユーザーインターフェースに不可欠です。最後のチャンクには課金目的の総トークン使用量が含まれます。この方法はモデルの無制限な性質を維持しつつ、スムーズなユーザー体験を提供します。

JSONモードと関数呼び出し

調整して構造化出力またはツール使用を有効化 response_format および tools パラメータ。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

設定 response_format: { type: "json_object" } 一貫したJSON戻り値に対して。関数呼び出しにより、モデルはプロンプト構造に基づいて特定のアクションを実行できます。この柔軟性により、APIは複雑な自動化ワークフローに適しています。

トークン制限とエラーの処理

トークン使用量と標準的なHTTPエラーを監視し、信頼性の高いAPI統合を維持してください。

Copyfrom openai import OpenAI

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

コンテキストウィンドウは入力と出力の合計で100,000トークンをサポートしています。16,000トークンの出力制限を超えたリクエストやレート制限に達したリクエストは、適切なエラーコードを返します。最終ストリーミングチャンクまたはレスポンスヘッダーを使用して使用状況を追跡し、前払いクレジットを効果的に管理してください。