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APIドキュメント

標準的なOpenAI互換エンドポイントを使用してabliterated AIモデルAPIを開始しましょう。このガイドでは、認証、クイックリクエスト、ストリーミング、および最初の統合のための重要な制限事項を解説します。

認証とベースURL

ダッシュボードでキーを生成することから始めましょう。使用 https://api.abliteratedaimodel.com/v1 ベースURLとして使用します。キーを Authorization ヘッダー。サブスクリプションや月額料金は適用されません。プリペイド残高が尽きるまで使用料金がカバーされます。

最初のリクエスト

接続を確認するために簡単なテキスト完了を送信します。Uncensoredモデルは標準的なプロンプトに瞬時に応答します。 YOUR_API_KEY 生成された認証情報で。レスポンスには生成されたテキストとトークン使用状況が含まれます。

curl https://api.abliteratedaimodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a hello world function in python"}]
  }'

Python SDK統合

統合を容易にするために、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用してください。ベースURLをエンドポイントに設定します。APIキーでクライアントを初期化します。メッセージを送信し、生テキストの出力を受け取ります。このアプローチは、ほとんどの標準的なLLMアプリケーションで機能します。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.abliteratedaimodel.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 SDKのセットアップ

Node.jsプロジェクトでOpenAIパッケージをインポートします。APIキーとベースURLを設定します。希望のプロンプトでチャット完了リクエストを行います。レスポンスデータを非同期的に処理します。この方法はサーバーサイドJavaScript環境に最適です。

import OpenAI from "openai";

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

ストリーミングレスポンス

長い出力の低レイテンシのためにストリーミングを有効にします。設定 stream に true リクエストに含まれます。生成されるたびにチャンクを受信します。各チャンクを処理して、UIをリアルタイムで更新します。これにより、知覚される待機時間が大幅に削減されます。

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)

制限とエラー

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ます。1回あたりの最大出力は16,000トークンです。レート制限は1分あたり300リクエストを許可します。無効なキーの場合は401、残高不足の場合は402などのエラーを処理します。高ボリュームタスク中の中断を避けるために、トークン使用量を慎重に計画してください。

よくある質問

アブレイトされたAIモデルとは?

無制限の制限なしテキスト生成に最適化されたLLMです。モデルは法的な成人向けコンテンツに対する拒否動作を削除します。統合を容易にするため、標準のOpenAI互換エンドポイントを使用します。

請求処理はどのように機能しますか?

トークンに対して前払いクレジットで課金されます。入力トークンは100万トークンあたり$0.15、出力トークンは100万トークンあたり$0.50です。クレジットは期限切れにならず、エラーは無料です。

長いコンテキストでストリーミングを使用できますか?

はい、ストリーミングは100,000トークンのフルコンテキストウィンドルと組み合わせて動作します。トークンを生成するたびに送信することでレイテンシーを削減します。これはリアルタイムアプリケーションや長文コンテンツに最適です。

APIキーを取得

登録、キーのコピー、ベースURLの更新。簡単セットアップ。

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