クイックスタートガイド

前提条件：SDKとキー

APIキーをダッシュボードから取得し、お好みの言語用SDKをインストールします。サービスは標準的な認証ヘッダーを使用するため、キーを安全に渡すだけで済みます。サインアップに電話番号は必要なく、キーは作成直後に表示されます。Googleまたはメールの資格情報を使用してパネルにアクセスできます。

開発環境が選択した特定のSDKバージョンをサポートしていることを確認してください。最高の互換性のために最新の安定版リリースを推奨します。システムは標準的なOpenAI互換クライアントを受け付けるため、セットアッププロセスが大幅に簡素化されます。

• キーページでGoogleまたはメールアドレスでサインアップしてください。
• 生成された API キーを直ちにコピーしてください。
• 希望の言語のSDKをインストールします。

ベースURL構成

クライアントを専用無制限ベースURLに設定し、モデル識別子を設定してください。エンドポイントは HTTPS://api.llmwithoutrestrictions.com/v1 です。すべてのリクエストでモデルIDを "uncensored" に設定する必要があります。これにより、制限のない出力用にチューニングされた特定のオープンウェイトモデルを使用していることが保証されます。

認証はBearerトークンヘッダーに依存します。提供されたキーを正確に渡してください。ベースURLの構造を変更しないでください。APIはtemperatureやtop_pなどの標準パラメータをサポートしています。これらの値を調整して、創造性と決定論を制御できます。

最初のリクエストを送信する

接続と応答品質を確認するために簡単なチャット完了を実行します。以下のcurlコマンドを使用して直接リクエストを送信します。これにより、APIキーが機能し、標準的なガードレール拒否なしでテキストが返されることを確認します。

Copycurl https://api.llmwithoutrestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five libraries for Rust async programming"}]
  }'

レスポンスには生成されたテキストがchoices配列に含まれます。トークン消費を監視するために使用統計を確認してください。この方法は、より大きなアプリケーションに統合する前の迅速な検証に最適です。

Python SDK統合

ベースURLとAPIキーでPythonのクライアントを初期化します。OpenAI SDKまたは互換ライブラリを使用します。モデルを明示的に「uncensored」に設定します。このアプローチは、リトライとJSONパー싱を自動的に処理します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

コードスニペットは単純なメッセージのやり取りを示しています。コンテキストとして複数のメッセージを渡すことができます。システムは会話ウィンドウ全体で状態を維持します。これにより、複雑なルーティングロジックなしで会話型エージェントを構築することが容易になります。

Node SDKの統合

Node.jsクライアントを正しいベースURLで設定します。APIキーをヘッダーに渡します。モデルIDを「uncensored」と指定します。これにより、JavaScriptアプリケーション全体で一貫した動作が保証されます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

レスポンスデータを処理して生成されたコンテンツを抽出します。SDKはHTTP接続を効率的に管理します。Expressルートやサーバーレス関数に統合できます。この構造は標準的なOpenAIのレスポンスと似ているため、容易に移行できます。

ストリーミングレスポンスと制限

ストリーミングを有効にして、トークンをServer-Sent Eventsを介してリアルタイムで受信します。これにより長い出力に対する知覚されるレイテンシが軽減されます。最終チャンクには総トークン使用量統計が含まれます。一貫性を保つためにモデルパラメータを "uncensored" に設定します。

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)

キーごとに1分間に300リクエストまで制限されています。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つのリクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。401や402のようなエラーは無料です。悪用を防ぐためにレート制限は厳格に適用されます。リクエストボディは8 MB未満に保ってください。