前提条件：APIキーとベースURL
アンセンサードAI APIの使用を開始するには、有効なAPIキーと正しいベースURLが必要です。Googleまたはメールでサインアップすると、電話認証なしでキーを即座に受け取れます。ベースURLは HTTPS://api.apikeycodex.com/v1 です。このエンドポイントは公式OpenAI SDKと互換性があります。アカウントごとにアクティブなキーは1つだけで十分です。新しいキーは古いキーを置き換えます。7日間の$0.50トライアルクレジットが提供されます。エラーは無料です。拒否はトークンを消費しません。プロンプトは学習に使用されません。プライバシーはシンプルです。メールアドレスのみを提供すれば十分です。アンセンサードモデルは成人向けコンテンツを処理します。違法または未成年者の性的コンテンツのみを拒否します。クライアント設定でこのベースURLを使用してください。
最初のチャットCompletionリクエストを送信
/v1/chat/completionsにPOSTリクエストを送信してテキスト出力を取得する。モデルIDとして"uncensored"を送信する。システムプロンプトとユーザーメッセージを含める。uncensored LLMは直接回答します。合法的な大人向けトピックを拒否しません。APIキーをAuthorizationヘッダーに設定する。Bearerトークン認証を使用する。リクエストボディにはメッセージが含まれる。各メッセージにはroleとcontentがある。モデルはテキストを生成する。レスポンスを受け取る。トークン使用量を確認する。入力トークンと出力トークンをカウントする。課金は透明だ。使用したトークンのみに対して課金される。エラーは無料だ。uncensoredモデルは高速だ。あなたのユースケースに適合する。簡単なクエリを試してみよう。結果を確認しよう。テストにはcurlを使用する。
curl https://api.apikeycodex.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Create a REST endpoint for user authentication"}]
}'統合のための Python SDK の使用
公式openai pythonパッケージをインストールしてください。ベースURLを当エンドポイントに設定してください。環境にAPIキーを設定してください。chat.completions.createメソッドを呼び出してください。モデル「uncensored」を渡します。メッセージを提供します。SDKがリクエストを処理します。レスポンスオブジェクトが返されます。contentにアクセスします。トークン数を確認します。uncensored AI APIはシームレスに動作します。関数呼び出しをサポートします。リクエストでツールを使用します。モデルは指示に従います。リクエストに応じてJSONを出力します。response_formatをjson_objectに設定します。これにより有効なJSONが保証されます。uncensoredモデルは信頼性が高く、複雑なプロンプトを処理できます。ストリームまたは同期。方法を選択してください。Python SDKは簡単です。すぐに統合できます。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apikeycodex.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クライアントとの統合
公式 Node.js SDK を使用します。ベース URL を設定します。API キーを設定します。completions エンドポイントを呼び出します。モデル "uncensored" を指定します。入力メッセージを提供します。制限なしモデルが応答します。ストリーミングをサポートします。stream メソッドを使用します。チャンクを反復処理します。レスポンスを構築します。制限なし AI API キーはここで機能します。Node.js は人気があります。この統合は標準的です。エラーを適切に処理します。ステータスコードを確認します。必要に応じて再試行します。制限なしモデルは堅牢です。大きな入力を処理します。コンテキストウィンドウは 100,000 トークンです。フルに活用してください。制限なし LLM は高速です。Node.js クライアントはよく機能します。今日統合しましょう。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apikeycodex.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);リアルタイム出力のためのストリーミングレスポンスの処理
ストリーミングを有効にするには stream を true に設定します。APIはチャンクを返します。各チャンクには部分的なテキストが含まれます。到着するたびにチャンクを処理してください。uncensored モデルはストリーミングが効率的です。テキストを即時に表示します。uncensored AI APIはSSEをサポートしています。トークン使用のために最終チャンクを使用してください。トークンを正確にカウントしてください。請求はリアルタイムです。使用した分だけ支払います。uncensored モデルは反応が速く、高速に感じられます。ストリーミングは知覚されるレイテンシーを削減します。チャットインターフェースに使用してください。uncensored LLMは良好に動作します。Node.jsとPythonがサポートしています。ストリーミング中のエラーを処理してください。ストリームを適切に閉じてください。uncensored モデルは信頼性があります。今すぐストリーミングしてください。
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)制限、エラー、トークン使用量
キーごとに制限があります。1分あたり300リクエスト。並列リクエストは8まで。リクエストボディは8 MBまで。無効なキーの場合は401、残高不足の場合は402、レート制限超過の場合は429エラーが返ります。エラーはすばやく修正してください。残高を確認し、暗号通貨でチャージしてください。USDTまたはUSDC。ボーナスクレジットが適用されます。コンテキストウィンドウは100,000トークン。最大出力は16,000トークン。必要に応じてmax_tokensを設定してください。アンセンサードモデルは制限を尊重します。課金は透明です。エラーは無料です。従量課金。サブスクリプション不要。クレジットは期限切れになりません。アンセンサードAI APIはシンプルです。自信を持ってご利用ください。利用状況を確認し、制限内に収めてください。アンセンサードLLMは強力です。制限は妥当です。キーを管理し、必要に応じて置き換えてください。アカウントごとに1つのキー。シンプルなルール。明確な制限。予期せぬ事態なし。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apikeycodex.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)