APIドキュメント

クイックスタート: 最初の接続

ダッシュボードからキーを生成することから始めましょう。すべてのリクエストのベースURLはHTTPS://api.filterno.cc/v1です。キーをベアラートークンとしてAuthorizationヘッダーに渡してください。この設定は標準のOpenAI互換クライアントと互換性があります。

単純な補完リクエストで即座に接続性をテストします。エンドポイントは標準的なチャット形式を受け入れ、コンテンツフィルタなしで生テキストを返します。

YOUR_API_KEYをアカウントに発行された文字列に置き換えます。リクエストボディにはモデルとメッセージ内容が定義されます。生成されたテキストを含むレスポンスが返されます。

エンドポイント: POST /v1/chat/completions

POST /v1/chat/completionsにプロンプトを送信してください。これがサポートする唯一のチャットエンドポイントです。システム指示と配列形式のユーザーメッセージを提供します。

モデル識別子は"uncensored"です。テキスト入力を処理し、テキスト出力を返します。画像や音声の生成は期待しないでください。

ランダム性を制御するためにtemperatureを設定します。高い値はより創造的な出力を生み出します。低い値は決定論的な結果をもたらします。APIはこのエンドポイントに対してOpenAIスキーマを厳密に準拠します。

エンドポイント: GET /v1/models

GET /v1/modelsへのGETリクエストを使用して利用可能なモデルを確認する。このエンドポイントはサポートされているモデルIDのリストを返す。レスポンスに"uncensored"が表示されるはずである。

このエンドポイントはAPIキーが有効であることを確認します。また、モデルの詳細も表示します。接続の問題をデバッグするために使用してください。

レスポンスにはモデルIDとオブジェクトタイプが含まれます。価格や制限はリストされません。トークンレートについてはドキュメントを確認してください。

パラメータ: Temperature、Top-P、Tools

temperatureとtop_pで生成の多様性を制御します。temperatureは確率分布を調整し、top_pは低確率のトークンをフィルタリングします。これらを組み合わせることで、創造性と集中力のバランスを取ります。

構造化された対話のために関数呼び出しを使用します。リクエストボディ内でツールを定義します。モデルはこれらの関数を呼び出すことができます。特定の動作を強制するためにtool_choiceを渡します。

生成を早期に終了させるために停止シーケンスを設定します。再現可能な結果のためにseedを使用します。Presence penaltyとfrequency penaltyは反復を減らします。これらのパラメータは標準的なOpenAIの規約に従います。

ストリーミングレスポンス（SSE）とトークン使用量

ストリーミングを有効にするには stream を true に設定します。APIはServer-Sent Events (SSE) を返します。各チャンクには部分的なトークンデータが含まれます。

トークン使用量は最後のチャンクに表示されます。コストを追跡するためにそれを読み取ってください。ストリーミングは長時間の応答に対する知覚されるレイテンシーを削減します。リアルタイムアプリケーションに最適です。

SSEデータ構造を注意深く解析します。ネットワークの中断を適切に処理してください。APIはチャンク境界を通じてデータ整合性を保証します。

制限、エラー、トークン計算

キーごとに1分間に300リクエスト。同時実行数は同時に8つのリクエストに制限されます。最大リクエストボディサイズは8 MBです。

コンテキストウィンドウは100,000トークンです。これにはプロンプトと補完が含まれます。最大出力は16,000トークンです。使用量を制限するためにmax_tokensを設定します。

ステータスコードを確認してエラーを処理します。401は無効なキーを意味します。402はクレジットがないことを示します。429はレートリミットに達したことを示します。429に対しては指数関数的バックオフでリトライしてください。

cURL

Copycurl https://api.filterno.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five risks in a standard React application."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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