GPT Unfiltered APIクイックスタート

インストールとセットアップ

APIキーの生成はダッシュボードから開始します。Googleでサインインするか、メールアドレスとパスワードを使用してキーを即座に表示できます。任意の言語の公式SDKを使用してください。ベースURLとキーのみが必要です。これは標準インターフェースに従っているため、任意のOpenAI互換クライアントで動作します。

• ベースURL： https://api.gptunfiltered.cc/v1
• モデルID: uncensored
• 認証: APIキーによるベアートークン

最初のリクエストを送信する

接続をテストするために簡単なテキスト完了を送信します。 POST チャット完了エンドポイントでモデルIDを使用してメソッドを呼び出します。レスポンスは、法的な成人向けコンテンツに対する拒否なしのプレーンテキストとして返されます。

セットアップを確認するための標準的な cURL コマンド。

Copycurl https://api.gptunfiltered.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all python standard library modules"}]
  }'

レスポンスには生成されたテキストとトークン使用統計が含まれます。これで、アプリケーションロジックに統合できます。

ストリーミングレスポンス

ストリーミングを有効にして、トークンをリアルタイムで受信します。リクエストボディでストリームパラメータをtrueに設定します。APIは低レイテンシの出力に対してServer-Sent Events (SSE)を返します。

ストリーミングの効率的な処理には、このPythonスニペットを使用してください。

Copyfrom openai import OpenAI

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

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。チャンクを収集して完全な応答を再構築します。このアプローチはエンドユーザーにとっての知覚されるレイテンシーを削減します。

関数呼び出しのサポート

構造化されたアクションのためにモデルにツールを渡します。tools配列で関数スキーマを定義します。モデルは適切な場合にツール呼び出しを返します。

Node.js で関数呼び出しを設定する方法

Copyimport OpenAI from "openai";

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

アプリケーションコード内のツール呼び出しを処理します。必要に応じてツール出力をモデルに送信します。これにより、手動での解析なしで複雑なワークフローが実現します。

JSONモード

response_formatパラメータをjson_objectに設定することで、出力を厳密なJSON形式に強制します。これにより、モデルはマークダウンのラッパーなしで有効なJSONを返すことが保証されます。

バックエンドでの信頼性の高いパーシングには、この設定を使用してください。

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)

レスポンスにはJSONオブジェクトのみが含まれます。エッジケースの場合に備えて、解析エラーを適切に処理してください。このモードは、構造化データが必要なAPI統合に最適です。

レート制限とコスト

サービス中断を避けるため使用状況を確認してください。キーあたり1分あたり300リクエストの制限があります。同時に8つのリクエストを実行できます。リクエストボディサイズは8 MBに制限されます。

料金は透明でトークン単位です。入力トークンは100万あたり$0.15、出力トークンは100万あたり$0.50です。エラーや拒否は無料です。期限なしの前払いクレジットを使用してください。チャージをアップグレードしてボーナスクレジットを獲得してください。

パラメータと設定

などの標準的なパラメータを使用してモデルの動作を調整する。ランダム性を制御するために温度を設定する。核サンプリングのためにtop_pを設定する。生成を早期に停止するために停止シーケンスを定義する。

再現性のある出力のためにseedを設定できます。presence_penaltyとfrequency_penaltyを調整してトークンの繰り返しに影響を与えます。これらの設定により、モデルのスタイルと精度を微調整できます。

コンテキストウィンドウと制約

このモデルは100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、プロンプトと補完を含みます。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンで、max_tokensを設定しない場合はデフォルトが2,048トークンです。

この長いウィンドウにより、広範なドキュメント処理が可能です。長い会話や大規模なコードベースを渡すことができます。制限内に収まるようトークン使用量を監視してください。