APIドキュメント

ベースURLと認証

OpenAI SDKのいずれかで提供されたベースURLを使用して接続します。エンドポイントは https://api.unrestrictedcodingai.com/v1APIキーをに渡します Authorization Bearer トークンとしてヘッダーを設定します。これにより、標準的なライブラリとの互換性が確保されながら、制限なし LLM の体験が提供されます。

Copycurl https://api.unrestrictedcodingai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how the async await pattern works in JavaScript"}]
  }'

認証は厳格です。キーが欠落または無効な場合、APIは401エラーを返します。キーがアクティブで、Googleまたはメールで作成されたアカウントに関連付けられていることを確認してください。

POST /v1/chat/completions

コーディングプロンプトをチャット完了エンドポイントに送信してください。モデルIDは uncensoredこの単一モデルは、法的な成人向け利用に対するコンテンツ拒否なしですべてのテキスト生成を処理します。コンテキスト、スタイル、出力はあなたが制御します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

メッセージ配列を使用してリクエストボディを設定してください。システムは標準のOpenAI形式を期待します。このアプローチにより、プロンプトとコード生成タスクの完全な自律性を維持できます。

GET /v1/models

GETエンドポイントを使用して利用可能なモデルを確認する。これには uncensored モデルです。重いペイロードを送信する前に接続を確認するためにこれを使用します。これはサービスステータスの迅速なチェックです。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestrictedcodingai.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);

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。このメタデータにより、アプリケーションは動的に適応できます。このシンプルなAPI設計では、埋め込みやその他のモデルタイプは利用できません。

ストリーミングとトークン使用量

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream true に設定します。これはトークンをServer-Sent Events (SSE) 経由で配信します。トークン使用の詳細は最後のチャンクに表示されます。これにより、長いコードブロックの知覚レイテンシが軽減されます。

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)

部分的な出力を効率的に処理します。APIは開発者の自律性を優先するため、トークンは到着次第処理されます。この方法はリアルタイムのコーディングアシスタントやバイブコーディングワークフローに最適です。

関数呼び出しとJSONモード

構造化された出力のために関数呼び出しを使用します。 response_format に {"type": "json_object"} 厳密なJSON用です。これにより、コードパーサーはクリーンなデータを受け取ります。ツール定義はmessages配列で渡されます。

モデルは対応 tool_choice 強制実行のため。これは信頼性が重要なエージェント型コーディングタスクで重要です。決定論的な構造を必要とする自動化されたワークフローに使用してください。

レート制限と制約

1分あたり300リクエストの制限を尊重してください。キーごとの同時実行数は8に制限されています。リクエストボディのサイズは8 MBを超えてはいけません。これらの制限は、コストを低く保ちながら悪用を防ぎます。

402エラーは、前払いクレジットが不足していることを示します。エラーや拒否は無料のため、成功した完了分のみに対して課金されます。コンテキストウィンドウは、入力と出力を含めて合計100,000トークンです。