クイックスタート: 無検閲テキストAPIの統合

ベースURLと認証

ベースURLをhttps://api.contentmoderationapis.com/v1に設定することから始めます。このエンドポイントは公式のOpenAI SDKおよびOpenAI互換クライアントと互換性があります。APIキーが必要です。これはAPIキーを取得ページでメールアドレスとパスワードのみでサインアップした直後に生成できます。キーは1回だけ表示されるため、安全に保存してください。各アカウントには1つのキーが許可され、いつでも再生成できます（古いキーは無効化されます）。トライアルクレジットにはカードは不要です。

最初のリクエスト

/v1/chat/completionsにPOSTリクエストを送信し、Authorizationヘッダーにキーを含めます。モデルIDuncensoredを使用して無検閲大規模言語モデルにアクセスします。このモデルは、主要プロバイダーに典型的な制限なしで、プロンプトの洗練、スクリプト作成、キャプション処理を扱います。これは未成年を伴う性的コンテンツを除く、法的な成人用途向けに調整されたオープンウェイトモデルです。リクエストボディは8 MB未満に保つようにしてください。

Copycurl https://api.contentmoderationapis.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."}]
  }'

Python SDK統合

公式のOpenAI Python SDKを使用してAPIと対話します。クライアント初期化時にbase_urlとapi_keyを設定します。このアプローチは、OpenAI向けに設計された既存のコードベースとシームレスに機能します。モデルは関数呼び出しとストリーミングをサポートします。クライアントをベースURLに設定して、リクエストを当社の無検閲推論エンジンにルーティングします。これは、他のモーダリティで生成されたテキストの後処理や、画像や動画モデルに送信する前にプロンプトを洗練する場合に最適です。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.contentmoderationapis.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 SDK例

カスタムベースURLとAPI キーを使用してOpenAI Node.jsクライアントを初期化します。uncensoredモデルは標準的なチャット完了パラメータに応答します。出力のトーンやフォーマットを誘導するためにシステムプロンプトを渡すことができます。これは、キャプションやスクリプトに対して構造化されたデータや一貫したスタイルを生成する場合に役立ちます。APIはパイプラインのテキスト生成コンポーネントを処理するため、出力を画像、動画、音声のワークフローに統合することに集中できます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

リクエストにstream: trueを設定してストリーミングを有効にします。APIはリアルタイムのトークン配信のためにServer-Sent Events (SSE)を返します。これにより、スクリプトや詳細なキャプションなどの長文コンテンツを待機するユーザーの知覚レイテンシが削減されます。ストリーミングは生HTTPクライアントとSDKの両方で機能します。ストリームを監視してエラーや完了イベントを確認し、最終レスポンスを処理します。この方法は、最大100,000トークンの大きなコンテキストウィンドウに効率的です。

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)

レート制限、エラー、クォータ

APIはキーごとに1分あたり300リクエストの制限を適用します。これを超えると、429ステータスコードが返されます。認証エラーは無効なキーに対して401を返し、402は前払いクレジットの不足を示します。リクエストは入力トークン（1Mあたり$0.25）と出力トークン（1Mあたり$1.00）に基づいて課金されます。クレジットは前払いで、期限切れにならず、サブスクリプションは不要です。モデルは画像、音声、動画の生成、埋め込み、ファインチューニングを提供しません。このAPIはコンテンツパイプライン内のテキスト生成タスクに厳密に使用してください。