Uncensored LLM APIを統合

認証とベースURL

ベースURLとAPIキーを設定してください。APIは https://api.unrestrictedgemini.com/v1. ダッシュボードでキーを生成し、 Authorization ヘッダー。

• ベースURL： https://api.unrestrictedgemini.com/v1
• ヘッダー： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Copycurl https://api.unrestrictedgemini.com/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"}]
  }'

チャット完了エンドポイント

にメッセージを送信 /v1/chat/completions エンドポイント。モデル ID を使用 uncensored 制限のない出力用。APIは標準のOpenAIチャット形式を受け入れます。

Copyfrom openai import OpenAI

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

ストリーミングレスポンス（SSE）

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: trueリアルタイムのトークン更新のためのサーバー送信イベントを受け取ります。トークン使用データについては最後のチャンクを監視してください。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

関数呼び出しとツール

リクエストにツールを定義します。API は標準的な関数呼び出しパラメータをサポートします。ツール定義を渡し、モデルに関数の呼び出しタイミングを判断させます。

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)

JSONモードの構成

設定して構造化出力を強制 response_format に {"type": "json_object"}これによりバックエンドサービスの一貫したパーシングが確保されます。自動化されたワークフローに最適です。

トークン制限とパラメータ

コンテキストウィンドウは100,000トークンをサポートします。最大出力は16,000トークンです。401、402、429エラーを適切に処理してください。レート制限は1分あたり300リクエストです。