無検閲大規模言語モデル API のクイック統合

基本設定

API 中継サービスへの接続の核心は、Base URL と認証情報を正しく設定することにあります。当社のサービスは OpenAI プロトコルと完全に互換性があり、Base URL を https://api.llmzhongzhuan.com/v1 に設定し、リクエストヘッダーに API キーを含めるだけで利用可能です。

各アカウントには API キーが 1 つのみ割り当てられ、登録直後に表示されます。変更が必要な場合はバックエンドで再生成でき、古いキーは直ちに無効になります。この設計により認証プロセスが簡素化され、アクセスの安全性が確保されます。複数のキーを並行管理することはサポートしていませんので、アプリケーションのアーキテクチャに応じてキーを適切に保管することをお勧めします。

生成型会話インターフェース

標準的な会話インターフェースは POST /v1/chat/completions にあります。リクエストボディには model（固定値は uncensored）、messages 配列、およびオプションのパラメータを含める必要があります。このインターフェースは非ストリーミングレスポンスをサポートしており、完全な戻り値が必要な場面に適しています。

モデルは独立してデプロイされた高性能 GPU サーバー上で動作し、コンテキストウィンドウは最大 100,000 トークンです。長文の処理から複雑な指示の遵守まで、安定したネイティブな API 接続体験を提供します。

复制curl https://api.llmzhongzhuan.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

ストリーミングレスポンス (SSE)

リアルタイムのフィードバックが必要なアプリケーションでは、stream: true パラメータを有効にすることで、Server-Sent Events (SSE) を介してチャンクごとのレスポンスを取得できます。ストリーミング転送は初字生成遅延 (TTFT) を大幅に削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

サーバー側はレスポンス終了まで JSON 断片を継続的にプッシュします。クライアント側ではこれらの断片を独自に組み合わせて完全なテキストを生成する必要があります。このモードはチャットボットやリアルタイムコンテンツ生成のシナリオに最適で、データの迅速なエンドユーザーへの到達を保証します。

复制from openai import OpenAI

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

モデル一覧の取得

GET /v1/models により、現在利用可能なモデルの一覧を取得できます。リクエストは id、object、owned_by などのフィールドを含む標準的な JSON レスポンスを返します。

現在利用可能なモデル ID は 1 つのみです：uncensored。このモデルはオープンウェイトモデルであり、コンテンツの検閲除去のために特別にチューニングされており、成人向けコンテンツ、セキュリティ研究、論争の的となるトピックに適しています。埋め込み (Embedding) やマルチモーダル生成サービスは提供せず、純粋なテキスト会話に注力しています。

复制import OpenAI from "openai";

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

エラー処理とレート制限

サービスは標準的な HTTP ステータスコードの仕様に従います。401 Unauthorized は API キーが無効であることを示し、402 Payment Required はアカウント残高が不足しており、チャージ後にリクエストを継続できることを示します。429 Too Many Requests はレート制限に到達したことを示し、現在の制限は 1 分あたり 300 リクエストです。

さらに、1 回のリクエストボディのサイズ制限は 8 MB です。レート制限に遭遇した場合は、指数関数的バックオフによる再試行戦略の実装をお勧めします。当社の無検閲 AI サービスは高いスループットを維持しつつ、リソース配分の公平性を確保します。

复制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)

コード例

以下は Python SDK を使用したストリーミングリクエストの完全な例です。このコードは、クライアントの初期化、メッセージ履歴の構築、SSE データストリームの処理方法を示しています。

openai ライブラリがインストールされており、YOUR_API_KEY が実際のキーに置き換えられていることを確認してください。この例は、api 中継インターフェースを通じて制限のない AI のリアルタイム生成結果を取得する方法を直感的に示しており、開発者が既存システムへの迅速な統合を容易にします。