APIドキュメント

ベースURLと認証

のベースURLは uncensored llm です https://api.obliteratedmodels.com/v1。APIキーを Authorization header. すべてのリクエストには、プリペイドクレジットを検証するためにこのキーを含める必要があります。システムは無効なキーを 401 これは承認されたアカウントのみがトークンを消費できるようにすることを保証します。

クイックスタート: 最初のリクエスト

エンドポイントのテストのための最初のリクエストを行います。コンテンツフィルタなしでテキストを生成するためにシンプルなプロンプトを送信します。以下のcurlコマンドは基本的な構造を示しています。

Copycurl https://api.obliteratedmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List all active ports on the server"}]
  }'

生成されたテキストを含むJSONレスポンスを期待してください。これはAPIが稼働中であり、クレジットが有効であることを確認します。

Python SDK統合

プログラムmaticアクセス用の公式 OpenAI Python SDK を使用します。設定 base_url 当社のエンドポイントにアクセスし、キーを提供します。モデルIDは uncensored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.obliteratedmodels.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)

呼び出し chat.completions.create() プロンプトを使用します。レスポンスオブジェクトには生成されたコンテンツが直接含まれます。

Node.js SDKのセットアップ

同じベースURLを使用してクライアントを初期化します。APIキーをベアラートークンとして渡します。Node SDKは一貫性のためにPython構造を模倣しています。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

desiredなパラメータを使用して完了エンドポイントを呼び出します。この方法はサーバー側の統合やWebアプリに適しています。

ストリーミングレスポンス（SSE）

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエスト内。APIはトークンごとにServer-Sent Events (SSE)を返します。これにより長い出力の知覚遅延が削減されます。トークン使用の詳細は最終チャンクに表示されます。

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)

SSEストリームを解析してテキストをリアルタイムで表示します。これはチャットインターフェースやライブダッシュボードに最適です。

レート制限と制約

1分あたり300リクエスト、キーあたり8つの同時接続に制限されています。最大リクエストボディサイズは8 MBです。これらの制限を超えると、 429 コンテキストウィンドウのサポートは合計100,000トークンです。クレジットが尽きた場合、エラーを受け取ります。 402 これらの制限は、すべての前払いユーザーへの公平な利用を保証します。