APIドキュメント

ベースURLと認証

リクエストは専用uncensoredモデルエンドポイントを対象とします。すべてのやり取りは標準的なchat-completions構造を使用します。各呼び出しでヘッダーにAPIキーを含める必要があります。ベースURLは https://api.unlimitedtokensai.com/v1.

認証は1つのベアートークンに依存します。キーはGoogleまたはメール経由でダッシュボードから生成できます。各アカウントには同時に1つの有効なキーのみが保持されます。新しいキーを生成すると古いキーが置き換えられます。エラーや拒否はプリペイドクレジットを消費しません。これにより、実際のトークン使用量に対してのみ課金されます。

最初のリクエスト

接続とモデルの応答性を確認するために簡単なプロンプトを送信します。システムはテキスト生成用の標準的なJSONペイロードを受け入れます。この初期テストにより、キーの有効性とクレジット残高が確認されます。

置換 YOUR_API_KEY 実際の認証情報を使用します。モデル識別子は uncensored. 使用統計情報に直接テキスト応答を受け取ります。これにより、アンセンセンドモデルがアクティブでコンテンツの準備ができていることが確認されます。

Copycurl https://api.unlimitedtokensai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 200 token summary of the latest release notes"}]
  }'

Python SDK統合

シームレスな統合のために、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用してください。クライアントを初期化する前にベースURLをエンドポイントに設定します。これにより、ページネーションなどの既存のSDKユーティリティを活用できます。キーをクライアントコンストラクタに直接渡します。ライブラリはJSONシリアライズを自動的に処理します。

標準の openai パッケージ。ベースURLをインフラストラクチャに設定します。 uncensored モデルID。このアプローチは任意のOpenAI互換クライアントライブラリで動作します。Pythonスクリプトのエラー処理とレスポンス解析を簡素化します。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unlimitedtokensai.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の使用法

JavaScript SDKを使用してNode環境で迅速に統合します。構成オブジェクトにベースURLを定義します。これにより、すべてのリクエストが当社の無制限エンドポイントにルーティングされます。SDKはHTTP接続を効率的に管理します。レスポンスをストリーミングするか、完全なテキストブロックを受け取ることができます。

インストール openai パッケージをnpm経由でインストールします。設定 baseURL 当社のAPIドメインに。初期化オプションにAPIキーを渡します。クライアントは標準のOpenAIクライアントと同一の動作をします。この互換性により、既存アプリケーションの移行時間を短縮できます。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unlimitedtokensai.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

生成される部分結果を受信するためにストリーミングを有効にします。stream パラメータを stream リクエストで true に設定します。APIはServer-Sent Events (SSE)経由でチャンクを返します。各チャンクには部分的なテキストと使用データが含まれます。これにより長い出力の知覚されるレイテンシーが低減します。トークンをユーザーにリアルタイムで表示できます。

「 content 各チャンクのデルタ。これらのデルタを累積して完全なメッセージを再構築します。最終チャンクには完全なトークン数が含まれます。この方法はチャットインターフェースに理想的です。モデルが計算している間に即時フィードバックを提供します。ストリーミングはPythonとNode SDKの両方で機能します。

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)

レート制限とエラー

あなたのキーは1分あたり300リクエストを同時にサポートします。1つのキーあたり最大8つの同時リクエストを実行できます。リクエストボディの制限は8 MBです。これらの制限を超えると429エラーが返されます。再開タイミングを確認するにはretry-afterヘッダーを確認してください。認証の失敗は401ステータスコードを返します。クレジット不足は402エラーを引き起こします。

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンです。これにはプロンプトと補完が含まれます。1つのリクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。設定 max_tokens 長さを制御するために明示的。生成中のエラーはクレジットを課金しません。この構造は、無駄な計算から前払い残高を保護します。ダッシュボードで利用状況を確認してください。