Unhinged Grokユーザー向けクイックスタート

認証とベースURL

当APIはOpenAI互換であるため、新しいライブラリは必要ありません。既存の設定ファイルの2つの値を更新するだけで済みます：base_urlとapi_keyです。APIキーはGoogleまたはメールアドレスによるサインイン時に生成されます。このキーは安全に保管してください。認証に必要な唯一の認証情報です。

標準のOpenAIベースURLを当社のエンドポイントに置き換えます。この変更により、後続のすべてのリクエストが当社の無検閲モデルサーバーに送信されます。基本的なテキスト生成には他のコード変更は必要ありません。

設定例

• Base URL： https://api.unhingedgrok.com/v1
• APIキー： ダッシュボードからの固有のキー

利用可能なモデルを一覧表示して接続を確認します。これにより、生成リクエストを送信する前に認証が正しく機能していることを確認できます。

最初のリクエスト

単純なテキスト補完リクエストの送信から始めましょう。この例ではcurlを使用して、生HTTPの構造を示します。リクエストはモデルIDuncensoredで/v1/chat/completionsエンドポイントを対象としています。レスポンスはchoices配列に生成されたテキストを返します。

この直接的なアプローチは、標準的なOpenAI HTTP形式をサポートするあらゆる言語やツールで機能します。キーを生成した直後にこれをテストできます。

直接HTTPリクエスト

コピーcurl https://api.unhingedgrok.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ライブラリを使用して当社のAPIを統合します。pip経由でパッケージをインストールします。キーとカスタムベースURLを使用してクライアントを初期化します。chat.completions.createなどの他のSDKメソッドは、OpenAIのドキュメントに記載されているとおりに機能します。

この方法は、バックエンドサービス、データ処理スクリプト、または自動化されたワークフローに最適です。SDKはJSONシリアライゼーションとレスポンス解析を自動的に処理します。

Pythonコード例

コピーfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unhingedgrok.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統合

JavaScriptまたはTypeScript環境では、公式のopenainpmパッケージを使用します。同じベースURLとキーでクライアントを設定します。Node SDKはコールバックとプロミスベースの両方のパターンをサポートしています。

このセットアップにより、無検閲テキスト生成をWebアプリケーション、サーバーレス関数、またはNodeベースの自動化ツールに直接組み込むことができます。エラー処理は標準的なOpenAI SDKの動作と一貫しています。

Node.jsコード例

コピーimport OpenAI from "openai";

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

stream: trueを設定してリアルタイムのトークン生成を有効にします。APIはServer-Sent Events（SSE）ストリームを返します。各チャンクには部分的なレスポンスが含まれます。最終チャンクにはトークン使用統計が含まれます。

ストリーミングはエンドユーザーの知覚レイテンシを削減します。チャットインターフェースやインタラクティブアプリケーションには不可欠です。UIを直ちに更新するために、各チャンクを逐次処理してください。

ストリーミングコード例

コピー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)

制限、エラー、コンテキスト

サービスの中断を避けるために運用上の制約を理解してください。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートし、max_tokensが未設定の場合、レスポンスはウィンドウの最後まで実行されることがあります。

レート制限はキーあたり1分あたり300リクエストを許可します。同時リクエストは8に制限されます。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。標準的なHTTPエラーコードを処理してください：401は無効なキーを示し、402はクレジット不足を示し、429はレート制限を示します。エラーはクレジットを消費しません。