Uncensored completionsの統合ガイド

前提条件：SDKのインストールと環境変数

使用する言語の公式SDKをインストールし、資格情報をエクスポートしてからリクエストを行います。ポータルからAPIキーを取得し、選択したランタイムの標準ライブラリが必要です。これにより、コードがエンドポイントに対してすぐに認証できるようになります。

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai
• エクスポート OPENAI_API_KEY ダッシュボードから取得したキーを使用します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

base_urlとAPIキーの設定

クライアントを専用エンドポイントに接続して標準モデルの制限をバイパスします。 base_url に https://api.gptnsfw.cc/v1 生成したキーを使用します。この単一の変更により、トラフィックを当社の無制限インフラストラクチャに送信します。

• ベースURL： https://api.gptnsfw.cc/v1
• モデルID: uncensored

Copyimport OpenAI from "openai";

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

最初のPOST /v1/chat/completionsリクエスト

システムプロンプトとユーザープロンプトを使用して標準的な完了リクエストを送信します。モデルは、法的な成人向けトピックに対する通常のコンテンツフィルタなしでテキストレスポンスを返します。次の uncensored ペイロードにモデル ID を指定します。

Copycurl https://api.gptnsfw.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the full API response for the /v1/messages endpoint"}]
  }'

ストリーミングレスポンス（SSE）とトークン使用量の処理

Server-Sent Eventsを使用してトークンをストリーミングしてリアルタイムの出力を実現します。最終チャンクにはリクエストの合計トークン使用量が含まれます。このアプローチは、長時間のロールプレイやストーリー生成の知覚されるレイテンシを軽減します。

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)

構造化データ出力向けの JSON モード強制

response_formatを{type: "json_object"}に設定することで、モデルに有効なJSONを出力させます。 response_format に {"type": "json_object"}. これは構造化データの解析や、他のアプリケーションへの結果のフィードバックにおいて重要です。モデルは会話的なフィラーを追加せず、この形式を厳密に守ります。

温度、top_p、および停止シーケンスの構成

調整 temperature および top_p 出力における創造性または決定論を制御するために使用します。 stop シーケンスで特定のマーカーで生成を停止します。これらのパラメータにより、無制限チャットボットの動作を精密に制御できます。