開発者クイックスタート：無検閲API

Base URLと認証

まず、base_urlをhttps://api.abliteratedmodels.cc/v1に設定します。各リクエストのAuthorizationヘッダーにAPI キーをBearer トークンとして含めることで認証します。Googleまたはメールでサインアップ後、API キーを取得ページでキーをすぐに生成できます。キーは1回だけ表示されるため、環境変数に安全に保存してください。

• ヘッダー: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• 認証には追加のクエリパラメータは必要ありません。

クライアントライブラリがカスタムBase URLをサポートしていることを確認してください。これにより、コード構造を変更せずにデフォルトのOpenAIエンドポイントを置き換えることができます。

最初のリクエスト

モデルIDuncensoredで/v1/chat/completionsにPOSTリクエストを送信します。APIは標準的なチャット完了パラメータを受け入れます。テキストを入力し、テキストが出力されます。埋め込みや画像生成のエンドポイントはありません。

• モデル: uncensored
• エンドポイント: POST /v1/chat/completions

接続を確認するには、以下のcurlコマンドを使用してください：

コピーcurl https://api.abliteratedmodels.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python SDK統合

公式のOpenAI Python SDKはこのAPIで直接動作します。正しいBase URLとキーを使用してクライアントを初期化してください。このアプローチは、温度やtop_pなどのパラメータに対する完全な制御を維持しながら、HTTPの詳細を抽象化します。

• OpenAI(base_url=..., api_key=...)を使用
• client.chat.completions.create()を呼び出す

コーディングLLMタスクの最小限の例：

コピーfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.abliteratedmodels.cc/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統合

Node.js環境では、openainpmパッケージを使用してください。baseURLを当社のサーバーに向けて構成します。この方法は、無検閲モデルへのプログラムアクセスが必要なバックエンドサービスやサーバーレス関数に最適です。

• openaiパッケージをインストール
• baseURLをhttps://api.abliteratedmodels.cc/v1に設定

実装例：

コピーimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.abliteratedmodels.cc/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（SSE）

リクエストにstream: trueを設定してストリーミングを有効にします。APIはServer-Sent Events (SSE) を返します。トークン使用統計は最後のチャンクに含まれます。これにより、コンテンツ生成中のエンドユーザーの知覚レイテンシが軽減されます。

• stream: trueを設定
• クライアントまたはサーバーでSSEイベントを解析

ストリーミングのコードスニペット：

コピーstream = 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)

レート制限とコンテキストウィンドウ

各APIキーは1分あたり300リクエスト、8つの同時リクエストを許可します。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンです。出力に個別の上限はありません。max_tokens が未設定の場合、レスポンスはウィンドウの末尾まで出力されます。制限に達すると、リクエストはキューに入るか失敗します。8つの同時リクエストの閾値内に収まるように同時実行数を管理してください。クレジットの詳細は料金ページをご覧ください。