無制限モデル用のAPIドキュメント

認証とベースURL

Authorization ヘッダーに API キーを含めてベース URL にリクエストを送信し、生モデルにすぐにアクセスします。

使用 Bearer <your-key> すべての呼び出しに。キーはGoogleまたはメール経由でサインアップする際に生成されます。これはプリペイドアカウントを識別するため、安全に保管してください。

標準的なOpenAI互換の認証方式を使用しています。キーが無効な場合は401エラー、クレジットが枯渇した場合は暗号通貨でのチャージが必要な402エラーが発生します。

最初のリクエスト

APIキーを使用してチャット完了エンドポイントにシンプルなメッセージを投稿して最初のリクエストを行います。

このcURLの例は、無制限モデルからテキスト応答を取得するために必要な最小限の構造を示しています。

置換 <YOUR_API_KEY> ダッシュボードに表示されるキーを使用してください。レスポンスには生成されたテキストが content フィールド。

Copycurl https://api.chatgptnofilter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list 3 unix commands to find large files"}]
  }'

Python 統合

ベースURLをポイントすることで、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用してAPIと対話します。

この手法にはカスタムクライアントロジックは不要です。単に base_url APIキーを提供します。ライブラリはシリアライズとレスポンス解析を自動的に処理します。

この手法はOpenAIを対象とした既存のコードベースとシームレスに動作します。エンドポイントの設定のみを変更する必要があります。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.chatgptnofilter.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の統合

Node.jsでAPIと統合するには、クライアントを特定のベースURLと資格情報で初期化します。

Node SDKはPythonクライアントの構造を模倣しています。ベースURLとAPIキーを初期化時に渡します。残りのコードは標準的なOpenAI実装と同じです。

これにより、アプリケーションロジックを書き換えることなくプロバイダを切り替えることができます。レスポンス構造はOpenAIの仕様と一致します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

設定により、トークンごとにテキストを受信します stream: true リクエストパラメータに指定します。

ストリーミングにより長文の出力の体感レイテンシーを低減できます。各チャンクには部分的なレスポンスが含まれます。最終チャンクには請求のためのトークン使用統計情報が含まれます。

コードでストリームイベントを処理してUIをリアルタイムで更新します。これは、ユーザーが即時フィードバックを期待するチャットインターフェースにとって不可欠です。

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)

制限とコンテキストウィンドウ

このモデルは、入力と出力の合計で100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。

レートリミットは1分あたり300リクエスト、キーあたり8並列リクエストに設定されています。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。

レート制限を超えると、429エラーが発生します。再試行する前に数秒待機してください。コンテキストウィンドウは、即時の切り捨てなしで広範な会話履歴をサポートします。