アンセンサードAIモデル向け統合ガイド

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を使用してください。APIキーを Authorization ヘッダー。キーは、サブスクリプションの制限なしで非制限モデルにアクセスするためのものです。

認証は厳格です。無効なキーは401を返します。生成直後にキーをコピーしてください。サービスは暗号通貨でのチャージのみを受け付けます。

最初のリクエスト

チャット完了エンドポイントにPOSTリクエストを送信します。モデル識別子は uncensored. これはコンテンツフィルタなしで直接テキストレスポンスを返します。

接続性を確認するために以下のcURLコマンドを使用してください。 YOUR_API_KEY 実際のキーを使用します。

Copycurl https://api.modelsabliterated.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the current UTC timestamp in ISO 8601 format"}]
  }'

レスポンス内の choices 配列。生成されたテキストが含まれます。

Python SDK統合

公式のOpenAIパッケージをインストールします。呼び出しを行う前にベースURLとAPIキーを設定します。これにより、無制限のAI APIとの互換性が確保されます。

資格情報でクライアントを初期化します。モデルを uncensored. 統合のテストのために簡単なメッセージを送信します。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.modelsabliterated.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)

レスポンスオブジェクトはコンテンツへのアクセスを提供します。ネットワークエラーや認証の問題に対して例外を処理してください。

Node SDKのセットアップ

Node.jsプロジェクトでOpenAIライブラリをインポートします。ベースURLとAPIキーを構成オブジェクトに設定します。これにより、既存のコードベースとのシームレスな統合が可能になります。

クライアントのインスタンスを作成し、認証情報を渡します。 uncensored モデルです。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

生成されたテキストをログに記録します。非同期レスポンスを正しく処理していることを確認してください。API は標準的な JSON フォットをサポートしています。

SSEによる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 に設定します。サーバーはServer-Sent Events (SSE) を送信します。各チャンクには部分的なテキストが含まれます。

チャンクを集約して完全なレスポンスを形成します。これにより、長い出力に対する知覚されるレイテンシが削減されます。最終チャンクにはトークン使用量の統計情報が含まれます。

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)

SSEデータストリームを解析します。ストリーミング中のエラーを処理します。APIは一貫したトークンカウントを保証します。

レート制限と制約

429エラーを避けるためにレート制限を観察してください。キーごとに1分あたり300リクエストが可能です。最大並列リクエスト数は8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。

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンです。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。エラーと拒否はクレジットを消費しません。残高不足を確認するには402エラーを使用してください。