APIドキュメント

認証 & キー

認証はシンプルで即時です。Googleまたはメール経由でサインアップすると単一のAPIキーが取得されます。このキーを Authorization ヘッダーを Bearer トークンとして使用します。このキーはあなたの前払いクレジットを識別し、リクエスト制限を適用します。ダッシュボードで新しいキーを生成してキーをローテーションしてください。古いキーは即座に機能しなくなります。

チャット完了エンドポイント

最初のリクエストを /v1/chat/completions エンドポイント。モデルIDは uncensored標準のOpenAIメッセージ構造を受け付け、生テキストレスポンスを返します。クレジット不足の場合は402、無効なキーの場合は401を返します。標準的なテキスト生成タスクにこのエンドポイントを使用してください。

Copycurl https://api.setituncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France."}]
  }'

Python SDK

公式のOpenAI Pythonライブラリと直接統合します。ベースURLをサーバーにポイントするように構成します。APIキーとモデルIDを渡します。このアプローチは、OpenAI互換性を期待する既存のクライアントコードで機能します。パラメータを調整します temperature ランダム性を制御します。ストリーミングは stream フィールド。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.setituncensored.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

を使用 openai サーバーサイド統合用のNode.jsパッケージ。設定するには baseURL 当社のエンドポイントに。APIキーを使用してクライアントを初期化します。メッセージを送信し、応答オブジェクトを処理します。このセットアップにより、uncensored生成をNodeアプリケーションに簡単に組み込むことができます。トークンを管理し、エラーをプログラムで処理します。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.setituncensored.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 リクエストに含めてください。Server-Sent Events (SSE) チャンクが受信されます。各チャンクには部分的なテキストトークンが含まれます。最終チャンクにはトークンカウントのための使用統計が含まれます。この方法は長いレスポンスの体感レイテンシーを削減します。WebアプリケーションでのリアルタイムUI更新に最適です。

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)

制限、エラー & コンテキスト

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートします。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。1分あたり300リクエストまでという制限があります。キーごとの同時リクエストは最大8件です。8 MBを超えるリクエストは拒否されます。429エラーは指数関数的バックオフを実装することで処理します。クレジットは実際のトークン使用分のみ課金されます。