APIドキュメント

クイックスタート: 3行で接続

当社のAPIは、すでにご存知の標準チャット完了インターフェースと同じように動作します。クライアントをbase URLにポイントし、APIキーを入力するだけです。複雑なルーティングやベンダー固有の癖はありません。残りはすべて当社が処理します。

すべてのリクエストのベースURLは https://api.toolsaiuncensored.com/v1。ベースURLの設定を更新するだけで、公式のOpenAI SDKや互換ライブラリをそのままご利用いただけます。認証は、 Authorization ヘッダー。これにより、既存のスタックとのシームレスな統合が実現します。

Copycurl https://api.toolsaiuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "run unit tests on the legacy auth module"}]
  }'

エンドポイント: チャット補完 & モデル

テキスト生成に必要な最小限のエンドポイントのみを公開します。 POST /v1/chat/completions エンドポイントはプロンプトを処理し、生成されたテキストを返します。 GET /v1/models 利用可能なモデルIDを確認します。私たちは埋め込み、画像生成、音声処理、ファインチューニングサービスを提供していません。インフラストラクチャをシンプルに保ちましょう。

送信する必須のモデルIDは uncensored. これは当社の独自のチューニング済みオープンウェイトモデルであり、再販売されたGPTやClaudeのインスタンスではありません。法的な大人向けコンテンツに対してコンテンツフィルターなしで直接回答します。特定のペイロード構造についてはエンドポイントドキュメントを確認してください。

Copyfrom openai import OpenAI

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

パラメータ: Temperature、Top P、Seed

標準的なパラメータを使用して出力の創造性と決定論的な挙動を制御します。調整 temperature ランダム性を変化させます。 top_p 核サンプリングを制限します。 seed 再現性のために。これらのツールにより、テキスト生成プロセスを精密に制御できます。

設定できます presence_penalty および frequency_penalty トークンの繰り返しに影響を与えます。 stop パラメータはカスタムの終了シーケンスを定義できます。このレベルの制御により、出力が特定のユースケースに一致することが保証されます。これらの値はリクエストボディで設定します。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.toolsaiuncensored.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 & JSONモード

Server-Sent Events (SSE) を介してリアルタイムに応答を受信します。ストリーミングは知覚されるレイテンシーを大幅に軽減します。各チャンクには、最終イベントにトークン使用データが含まれます。これにより、長い生成処理中の正確な課金追跡が可能になります。

構造化データの場合、JSONモードを有効にするために response_format に {"type": "json_object"}モデルは有効なJSONの出力を試みます。これはプログラムパイプラインに最適です。ストリーミングとJSONモードを組み合わせることで、解析エラーなしで効率的かつ構造化されたデータ抽出が可能です。

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)

関数呼び出しのサポート

関数を動的に呼び出すためにモデルにリクエストにツールを定義します。 tools および tool_choice 実行を制御する。モデルは応答ストリームにツール呼び出しを返します。これにより、複雑なワークフローやエージェントのような動作が可能になります。

関数定義を messages 配列。モデルはプロンプトのコンテキストに基づいて適切なツールを呼び出します。その後、関数をローカルで実行し、結果を会話に戻すことができます。これは高度な自動化パターンをサポートします。

レート制限と制約条件

APIキーは1分あたり300リクエストが可能です。同時に8つのリクエストを実行できます。最大リクエストボディサイズは8 MBです。各キーは1つのアカウントに紐付いており、新しいキーを生成すると古いキーが置き換えられます。

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートし、入力と出力の両方を含みます。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。指定しない場合 max_tokens, デフォルト制限は2,048トークンです。これらの範囲内に収まるよう使用状況を監視してください。