無制限のLLM APIを統合

ベースURLと認証

すべてのリクエストに提供されたベースURLとAPIキーを使用します。エンドポイントは https://api.howtomakechatgptunfiltered.com/v1キーをに渡します Authorization Bearer トークンとしてヘッダーを設定します。この標準形式により、クライアントコードを変更せずにサービスに切り替えることができます。Google またはメールでサインアップするとすぐに API キーが提供されます。電話番号は必要ありません。

Copycurl https://api.howtomakechatgptunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "calculate total tokens for input array"}]
  }'

401は無効なキーを示し、402はクレジットを追加する必要があることを示します。キーはダッシュボードに表示された瞬間に有効になります。

POST /v1/chat/completions のパラメータ

標準的なパラメータを使用してチャット完了エンドポイントにプロンプトを送信してください。 model: "uncensored" モデルを選択するため。プロンプトとコンプリーションを合わせたコンテキストウィンドウは100,000トークンです。以下を設定できます。 temperature, top_p、および stop シーケンス。最大出力はリクエストあたり 16,000 トークンです。設定 max_tokens 予期しない切り捨てを避けるために使用します。JSONモードは response_format. 関数呼び出しは toolsなどのパラメータ presence_penalty および frequency_penalty 反復を制御します。シード値は再現可能な出力を保証します。

ストリーミングレスポンスとトークンカウント

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエスト内。APIはリアルタイムのトークン配信のためにServer-Sent Events (SSE)を返します。トークン使用量はストリームの最終チャンクに表示されます。これにより、コストとコンテキスト使用量を正確に追跡できます。ストリーミングは長いレスポンスに対する知覚遅延を削減します。チャットインターフェースに最適です。部分的なトークンを解析して即時表示できます。最終チャンクには完全な使用統計が含まれます。この透明性によりAPIの使用状況を監視できます。

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)

関数呼び出しとJSONモード

外部ツールを統合するために関数呼び出しを使用します。 tools パラメータ。モデルはコードで実行するための関数呼び出しオブジェクトを返します。設定 tool_choice ツールを自動または指定して使用します。JSONモードは構造化された出力を強制します。設定 response_format に {"type": "json_object"}. これにより、パース用の有効な JSON が生成されます。データ抽出に役立ちます。関数呼び出しは複雑なワークフローをサポートします。モデルはツール引数を自動的に処理します。JSON モードはフォーマットエラーを防ぎます。両方の機能は uncensored モデルと連携します。標準的な OpenAI SDK と統合されます。

エラー処理とレート制限

標準のHTTPステータスコードを使用してエラーを適切に処理してください。401はAPIキーが無効であることを意味します。402はプリペイドクレジットの不足を示します。429はレートリミットに到達したことを示します。制限はキーあたり1分あたり300リクエストです。最大8つの同時リクエストが可能です。リクエストボディは8 MB未満である必要があります。エラーと拒否はクレジットを消費しません。使用済みのクレジットに対する返金は利用できません。二重請求はサポート経由で修正されます。各アカウントには1つのアクティブなキーが付与されます。新しいキーは古いキーを置き換えます。常にステータスコードを確認してください。

GET /v1/models エンドポイント

GET リクエストで利用可能なモデルをクエリします。エンドポイントは /v1/modelsモデルオブジェクトのリストを返します。当サービスが提供するモデルは1つだけです： uncensoredこれによりAPIが動作していることが確認されます。このエンドポイントはヘルスチェックに使用してください。モデルに関するメタデータを返します。モデルIDは常に uncensoredこの標準的なエンドポイントは互換性を保証します。互換性のあるOpenAIクライアントであればすべて対応しています。接続性を迅速に検証できます。自動化テストに有用です。レスポンスにはモデル名とIDが含まれます。

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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