クイックスタートガイド

モデルアブリレート

ベースURLとキーを設定

APIキーの生成はダッシュボードから開始します。「Googleで続行」または標準的なメールアドレスログインを使用してアカウントを即座に作成してください。電話番号認証は不要です。キーが表示されたら、環境変数にコピーしてください。APIのベースURLは HTTPS://api.modelabliterated.com/v1 です。デフォルトのOpenAIエンドポイントの代わりにこのURLを指すようにSDK設定を更新してください。これにより、すべてのリクエストが無制限インフラストラクチャにルーティングされます。

最初のリクエストを送信

/v1/chat/completions へ POST リクエストを送信します。モデル ID を "uncensored" に設定します。動作をガイドするシステムプロンプトを渡します。abliterated モデルは余計な飾りなしで直接応答します。以下は curl を使用して単純なテキスト補完を送信する方法です。

Copycurl https://api.modelabliterated.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the capital of france"}]
  }'

Python SDK を使用する

pip経由で公式openaiパッケージをインストールしてください。APIキーとカスタムベースURLでクライアントを初期化してください。Python SDKはシリアライズを自動で処理します。メッセージを送信して完全なレスポンステキストを取得できます。この方法はバックエンドスクリプトやローカル推論のテストに最適です。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.modelabliterated.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に統合

プロジェクトで openai npm パッケージをインポートします。クライアントインスタンスの base URL と apiKey プロパティを設定します。model と messages を指定して chat.completions.create を呼び出します。レスポンスオブジェクトには、生成されたテキストが choices[0].message.content として含まれます。このアプローチは、サーバーサイドレンダリングや API エンドポイントに適しています。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelabliterated.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の処理

リクエストパラメータでstreamをtrueに設定してストリーミングを有効にします。APIは生成されるトークンのチャンクを返します。これは長い出力に対する知覚される遅延を軽減します。各チャンクをリアルタイムで処理できます。最終チャンクを使用して、合計トークン使用量と課金データを確認します。

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)

制限とエラーの管理

プロンプトと補完を合わせたコンテキストウィンドウは100,000トークンです。レート制限はキーあたり1分あたり300リクエストです。これを超えると429エラーが発生します。401エラーはキーが無効であることを意味します。402エラーは前払い残高が不足していることを示します。続行するにはUSDTまたはUSDCでチャージしてください。エラーはトークンを消費しません。リクエストごとの最大出力は16,000トークンです（max_tokens値を指定しない場合）。