APIドキュメント: Uncensored LLM

認証とベースURL

ベースURLは HTTPS://api.webtheon.com/v1 です。API キーをヘッダーに渡してください。 Authorization ヘッダー。キーは作成直後に表示されます。標準的なOpenAI SDKで使用してください。

チャット完了エンドポイント

POST /v1/chat/completions にメッセージを送信してください。モデルIDは uncensored. このエンドポイントはテキスト生成のみを処理します。画像なし、音声なし、埋め込みなし。

リクエストは8 MB未満である必要があります。コンテキストウィンドウは合計で100,000トークンを扱えます。これにはプロンプトとコンプリーションのトークン両方が含まれます。出力はリクエストごとに16,000トークンに制限されます。この制限は max_tokens パラメータ。

モデルリストエンドポイント

GET をクエリして利用可否を確認します。このエンドポイントは uncensored モードに関するメタデータを返します。モデル ID とサポートされているパラメータを確認します。クライアント設定のデバッグに迅速に使用できます。

レスポンスにはモデルID、オブジェクトタイプ、owned byフィールドが含まれます。これにより、クライアントライブラリが正しいサービスを指していることを確認できます。これは統合のためのシンプルなヘルスチェックです。

ストリーミングとトークン使用

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true. 応答はServer-Sent Events (SSE) として配信されます。トークン使用量はストリームの最後のチャンクに表示されます。

この手法は、長い出力に対する知覚遅延を削減します。テキストが到着し次第処理を開始できます。リアルタイムインターフェースに最適です。ストリームは使用量データ付きでクリーンに終了します。

パラメータとオプション

温度、top_p、ストップシーケンス、シード、ペナルティのサポートが含まれています。JSONモードは以下を通じて強制できます response_format. 関数呼び出し（ツール）は完全にサポートされています。

設定 temperature 創造性のために。調整 top_p ヌクレウスサンプリング用。使用 seed 再現性のために。これらのパラメータにより、生成品質を精密に制御できます。このモデルは標準的なOpenAIのパラメータ名に応答します。

エラー処理と制限

レート制限は1分間あたり300リクエストです。同時実行数はキーごとに8つの同時リクエストに制限されます。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。

エラーを適切に処理してください。401ステータスはキーが無効であることを意味します。402ステータスは残高不足を示します。429ステータスはレート制限をシグナルします。エラーは無料なので、プリペイドトークンを消費しません。これはデバッグ中に残高を保護します。

cURL

Copycurl https://api.webtheon.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

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.webtheon.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

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.webtheon.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

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)