いいえ Filter GPT API ドキュメント

ベースURLと認証

すべてのリクエストのベースURLは https://api.gptfilterno.com/v1有効なAPIキーを Authorization ヘッダー Bearer sk-... 形式。キーはアカウントごとに1回限りの使用です。新しいキーが古いキーを置き換えます。

最初のリクエスト

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions モデル uncensored. モデルは法的なコンテンツに対して安全上の拒否なしで直接回答します。

テキストを入力するとテキストが返されます。アプリを構築する前に接続性をテストするために使用してください。

ストリーミングの場合、レスポンスの最終チャンクにはトークン使用量が含まれます。

Python SDK統合

公式 openai Python ライブラリ。ベース URL をエンドポイントにポイントします。環境またはクライアント設定に API キーを設定します。

呼び出し chat.completions.create() モデル uncensored必要に応じて温度、top_p、その他のパラメータを渡します。

この手法は、uncensoredテキスト生成を必要とする任意のPythonアプリで機能します。

Node SDKの統合

インストール openai Nodeパッケージをインストールし、クライアントをベースURLとAPIキーで設定します。

呼び出し chat.completions.create() モデル uncensored応答は標準的なOpenAI互換オブジェクトです。

制限のないLLM出力を必要とするNode.jsサーバーやスクリプトには、これを使用してください。

ストリーミングレスポンス

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: trueAPIはServer-Sent Events (SSE)を返します。

各チャンクには部分的なテキストとトークン使用データが含まれます。到着するたびにチャンクを処理してリアルタイムで出力します。

これは長い応答に対する知覚されるレイテンシーを削減します。

制限とエラー

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンです。最大出力はリクエストごとに16,000トークンです。

レートリミットは1分間あたり300リクエストです。同時実行数の最大値は8です。

エラーには、無効なキーに対する401、クレジット不足による402、レート制限による429が含まれます。エラーは無料です。

cURL

Copycurl https://api.gptfilterno.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the core features of the current release"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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