アンセンサード生成用APIリファレンス

認証 & キー

「APIキーの取得」ページでGoogleまたはメールを使用してキーを瞬時に生成。このキーを Authorization すべてのリクエストで必要です。システムは1つのアクティブなキーのみをアカウントに発行します。新しいキーを生成すると、以前のキーは直ちに無効になります。電話番号の確認なしにキーを管理できます。

チャット完了エンドポイント

標準の chat.completions ベースURLへのリクエスト。モデルIDは uncensored法的な成人向けコンテンツに対してポリシー拒否なしでテキスト入力を受け取り、テキスト出力を返します。標準的なモデルがブロックする可能性があるクリエイティブライティング、ロールプレイ、コーディングタスクにこのエンドポイントを使用してください。

Python SDK統合

公式 OpenAI Python SDK で API と対話します。ベース URL をサーバーにポイントし、API キーをデフォルトの認証ヘッダーとして渡します。これにより、制限なしモデルに対して慣れたクライアントコードを使用できます。

Node.js クライアントのセットアップ

OpenAI NodeクライアントをベースURLとAPIキーで初期化します。チャット完了エンドポイントに呼び出しを行います。クライアントはシリアライズとレスポンス解析を処理します。これは標準的なOpenAI互換JavaScriptライブラリと互換性があります。

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トークンをServer-Sent Events (SSE)として受信します。最後のチャンクには総トークン使用量が含まれます。これは、生成されるテキストを表示したいリアルタイムアプリケーションに最適です。

制限、エラー & コンテキスト

コンテキストウィンドウは合計で100,000トークンをサポートします。1分あたり300リクエストの制限があります。無効なキーの場合は401、クレジット不足の場合は402、レート制限の場合は429エラーを処理してください。エラーと拒否はクレジットを消費しません。前払い済みのクレジットは期限切れになりません。

cURL

Copycurl https://api.censurasemia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list dependencies for node express"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.censurasemia.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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)