ベースURLと認証
すべてのリクエストは、SDKをベースURLに指し、認証ヘッダーにAPIキーを提供します。
エンドポイントは https://api.openrouterabliteratedmodels.com/v1。アカウントダッシュボードで生成されたBearerトークンを使用して認証します。このキーは、中間ルーティング層を経由せずにリクエストを当社の無制限モデルインフラストラクチャに直接ルーティングすることを保証し、すべての後続呼び出しに必要な唯一の認証情報です。
最初のリクエスト
お好みのHTTPクライアントを使用してメッセージをチャット完了エンドポイントにPOSTし、最初の補完を行います。
モデル識別子は厳密に uncensored。temperatureやtop_pなどの標準パラメータを使用してテキストプロンプトを送信できます。APIは、制限のない出力向けにチューニングされたオープンウェイトモデルから期待される「アブリゲート」動作を維持し、法的な成人向けトピックに対してコンテンツ拒否なしでテキスト応答を返します。
curl https://api.openrouterabliteratedmodels.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the factorial of 5."}]
}'Python SDK
ベースURLとモデル名をOpenAIクライアントの設定に設定することで、PythonプロジェクトにAPIを統合します。
このアプローチにより、OpenAI互換エンドポイントを想定した既存のコードを再利用できます。APIキーを環境変数または直接初期化経由で渡します。クライアントはシリアライズとエラー解析を自動的に処理し、レスポンスフォーマット設定に応じて生トークンまたは構造化JSONを配信します。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.openrouterabliteratedmodels.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 SDK
Node.js アプリケーションを接続するには、OpenAI パッケージの設定でデフォルトではなく当社の専用ベース URL を指定してください。
「 apiKey および baseURL 呼び出し前のプロパティ。これにより、関数呼び出し、ストリーミングレスポンス、JSON モードのリクエストが当社の uncensored インフラストラクチャに送信されることが保証されます。次のようなおなじみのメソッドを引き続き使用できます。 chat.completions.create 完全な互換性で。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.openrouterabliteratedmodels.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);SSEによるストリーミング
ストリーミングモードを有効にして、利用可能なトークンをServer-Sent Eventsを介して配信するリアルタイムテキスト生成を受信します。
リクエストにstreamパラメータをtrueに設定してください。APIはチャンクのシリーズを返し、UIでテキストを逐次レンダリングできます。トークン使用統計は最終チャンクに含まれるため、生成が完了するのを待たずに消費を正確に追跡できます。
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)JSONモードと関数呼び出し
リクエスト形式とツール定義をペイロードに設定することで、構造化された出力を強制するか、ツール使用を有効にします。
使用 response_format に設定 json_object モデルがマークダウンラッパーなしで有効なJSONを返すことを確保します。関数呼び出しの場合、リクエストボディでツールを定義し、モデルに呼び出しのタイミングを判断させます。これにより、無制限モデルがダウンストリーム処理のために構造化データを返す必要がある複雑なワークフローがサポートされます。
