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llmsabliterated.com制限なしAPI。直接。プライベート。

アブレテレート済み
キーを取得

アブレテレート済みAPIドキュメント

標準的なOpenAI互換クライアントを使用して数分で無制限モデルAPIの利用を開始しましょう。テキストを入力し、システムプロンプトと戦うことなく制限なしのテキストを取得します。

認証とベースURL

ベースURL https://api.llmsabliterated.com/v1キーはGoogleまたはメールによるサインアップ直後に生成され、電話番号は必要ありません。キーを Authorization すべてのリクエストで必要です。

ヒント: キーは作成後一度だけ表示されるため、安全に保管してください。エラーと拒否はクレジットを消費しませんが、無効なキーは401ステータスを返します。

最初のリクエスト

接続を確認するための基本的なチャット完了を送信します。モデルIDは uncensored、リクエストは標準的な POST /v1/chat/completions エンドポイント。

この例は単純なプロンプトを送信し、テキストレスポンスを期待します。 YOUR_API_KEY 実際のキーを使用します。

curl https://api.llmsabliterated.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Find all null values in the sales database"}]
  }'

応答にはトークン使用量の詳細が含まれます。クレジットが不足している場合、APIは402エラーを返します。ベースURLは、ベースURL設定を更新することで、任意のOpenAI互換クライアントと互換性があります。

Python SDK統合

公式のOpenAI Pythonパッケージをインストールし、クライアントを設定します。ベースURLを当社のサービスに設定し、モデルを uncensored.

このアプローチにより、既存のコードベースを最小限の変更で利用できます。APIは標準的なパラメータをサポートしています。 temperature および top_p 創造性の制御に対して。

from openai import OpenAI

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

エラー処理はレート制限(429)または資金不足(402)を考慮する必要があります。クレジットは前払いで期限切れにならないため、実際のトークン使用量に対してのみ課金されます。

Node SDKのセットアップ

OpenAI NodeクライアントをカスタムベースURLで初期化します。 uncensored すべての補完にモデルIDを使用してください。

Node開発者は、以下の既存ライブラリを活用できます。 axios または公式SDKで一貫した統合を行います。APIキーは認証ヘッダー経由で渡されます。

import OpenAI from "openai";

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

環境変数にキーを安全に保管してください。サービスは標準的なJSONレスポンスをサポートしており、JavaScriptでの解析が容易です。リアルタイムの出力にはSSE経由でストリーミングが利用可能です。

SSEによるストリーミング

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエストに含まれます。APIはリアルタイムのトークン配信のためにサーバー送信イベント(SSE)を返します。

各チャンクには部分的なテキストが含まれ、生成時に出力をレンダリングできます。最終チャンクには課金用の総トークン使用量が含まれます。

stream = 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)

ストリーミングにより長文のレスポンスの体感レイテンシーを低減できます。ユーザーが考えを変えた場合、ストリームを中断できます。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークン、または2,048トークンです( max_tokens 未設定。

制限とエラー

キーごとの1分あたり300リクエストのレート制限を尊重してください。同時実行数はキーあたり最大8つの同時リクエストに制限されます。

リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。100,000トークンのコンテキストウィンドウはプロンプトと完了の両方をカバーします。エラーは標準的なHTTPステータスを返します:無効なキーの場合は401、クレジットがない場合は402、レート制限の場合は429。

よくある質問

abliterated LLM APIは既存のOpenAIクライアントと互換性がありますか?

はい、OpenAIと同じエンドポイントとJSON構造を使用します。クライアント設定でbase URLとAPIキーを変更するだけです。これにより、既存のコードベースを最小限の変更で利用できます。

レート制限を超えた場合どうなりますか?

APIは再試行時期に関する詳細を含む429ステータスコードを返します。制限は1分あたり300リクエスト、キーあたり8つの同時リクエストです。レスポンスヘッダーのトークン数を使用して使用状況を監視できます。

abliterated AI APIはクレジットとエラーをどのように処理しますか?

クレジットは成功したトークン使用に対してのみ課金され、エラーや拒否には課金されません。支払済みのクレジットは期限切れになりません。暗号通貨でチャージできます。クレジットが枯渇すると、資金を追加するまでリクエストは402エラーを返します。

APIキーにアクセス

登録、資格情報のコピー、ベースURLの更新。これが完全なセットアップです。

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