変更する必要がある行数は？

クライアント設定のベースURLとAPIキー、リクエスト内のモデル名の2行です。メッセージ形式とレスポンスの解析はそのまま維持されます。

本当にフィルタなしのChatGPTですか？

いいえ。それは異なるオープンウェイトモデルで、独立したプロバイダによって実行され、OpenAIとは無関係です。法的な成人向け利用においてコンテンツ拒否なしで回答するように調整されています。

LangChainや他のフレームワークを引き続き使用できますか？

はい、カスタムOpenAI互換ベースURLを設定できる限り可能です。ベースURL、キー、モデルIDをuncensoredに設定してください。

切り替えることで何を手放すことになりますか？

テキスト以外の機能：画像、音声、埋め込み、ファインチューニングは提供されません。また、メニューではなく1つのモデルのみが利用可能です。

ChatGPT 無検閲代替：2行で移行

移行前後

典型的なOpenAIクライアントのPythonコードは以下の通りです：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])

r = client.chat.completions.create(
    model="your-current-model",
    messages=[{"role": "user", "content": "Draft a tense dialogue between two rivals."}],
)

そして同じクライアントが、無検閲の代替案を指し示しました：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.chatgptunfiltered.com/v1",
    api_key=os.environ["UNFILTERED_API_KEY"],
)

r = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Draft a tense dialogue between two rivals."}],
)

コンストラクタで2行を変更し、呼び出しでモデル文字列を変更します。メッセージ形式、レスポンスオブジェクト、およびr.choices[0].message.contentの読み取り方は、以前と同じままです。この代替サービスは、独立したプロバイダが運用する別のモデルです。ChatGPTでもなく、OpenAIやその他の公式APIでもありません。

環境変数のみでの移行

最新の公式PythonおよびNode SDKは、引数なしでクライアントを作成する際にOPENAI_BASE_URLとOPENAI_API_KEYを読み取ります。つまり、アプリケーションコードを変更する必要はありません：

export OPENAI_BASE_URL="https://api.chatgptunfiltered.com/v1"
export OPENAI_API_KEY="YOUR_KEY"
python app.py

コードがmodel="uncensored"を渡すことを確認する必要があります。モデル名が多くの箇所でハードコードされている場合は、まず1つの設定値に抽出してください。この小さなリファクタリングにより、将来の切り替えがどちらの方向でも同様に低コストになります。

Nodeでも同じアイデアが適用できます：

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.chatgptunfiltered.com/v1",
  apiKey: process.env.UNFILTERED_API_KEY,
});

const r = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Give me five villain names." }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);

フレームワークとResponses形式

OpenAIクライアントをラップするライブラリは通常、base URL設定を公開しています。LangChainのOpenAIチャットラッパーでは次のようになります：

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="uncensored",
    base_url="https://api.chatgptunfiltered.com/v1",
    api_key="YOUR_KEY",
)
print(llm.invoke("Name three moods for a chase scene.").content)

新しいResponses形式を使用する場合、POST /v1/responsesとPOST /v1/chat/completionsの両方がサポートされています。GET /v1/modelsはモデルを一覧表示し、キーとURLが正しいことを素早く確認できます。

期待される変更点

領域	気づく点
回答の意欲	法的な成人向け利用においてコンテンツ拒否なしで回答します。フィルタ付きモデルが拒否するプロンプトも通常は回答されます。
表現とスタイル	異なるモデル、異なる声です。トーン、長さ、フォーマット習慣は以前のモデルと一致しません。
モデルの選択	1つのモデル、IDは`uncensored`です。選択できるティアはありません。
範囲	テキストのみ：画像、音声、動画の生成、埋め込み、ファインチューニングはありません。
コンテキスト	100,000トークン、プロンプトとcompletionの両方。`max_tokens`はオプションです。
制限	フルキー：並列8、1分間300。トライアルキー：並列2、1分間60。ボディ最大8 MB。
エラー	HTTP 429エラー（コード`rate_limited`または`concurrency`）；一時的な過負荷時には`Retry-After: 5`ヘッダー付きの429を返します。

ストリーミング、ツール呼び出し、JSONモードはサポートされており、temperature、top_p、stop、seed、ペナルティも利用可能です。レスポンスヘッダーにはX-Request-Id、X-Balance-USD、X-RateLimit-Limit-Requests、X-RateLimit-Limit-Concurrencyが含まれます。詳細はドキュメントをご覧ください。

さらに2つの相違点に注意が必要です。まず、異なるモデルはトークンを異なる方法でカウントする可能性があるため、同じテキストのトークン数は旧プロバイダの報告と異なる場合があります。推定値ではなく、レスポンス内の使用量数値を使用してください。第二に、組み込みのウェブ検索やベンダー側のファイル保存など、ベンダーのホストツールに依存する機能はこのサービスには含まれません。ツール呼び出しは、関数を定義し、コードでそれらを実行するものです。

独自プロンプト用のパリティスクリプト

出力を視覚的に確認する代わりに、新しいエンドポイントでプロンプトセットをループ実行し、レビューに必要なものをすべて保存してください。

import csv, json

with open("prompts.json", encoding="utf-8") as f:
    prompts = json.load(f)  # a list of strings

with open("results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as out:
    w = csv.writer(out)
    w.writerow(["prompt", "reply", "in_tokens", "out_tokens"])
    for p in prompts:
        r = client.chat.completions.create(
            model="uncensored",
            temperature=0.7,
            messages=[{"role": "user", "content": p}],
        )
        w.writerow([p, r.choices[0].message.content, r.usage.prompt_tokens, r.usage.completion_tokens])

CSVを開き、列ごとにレビューします。トークン列は同じトラフィックのコスト予測を提供します：合計に1Mあたり$0.15と$0.50を掛けます。トライアルキーは1分間60リクエスト、同時2まで許可するため、ループを逐次実行すれば数百のプロンプトセットは数分で完了します。

短い移行チェックリスト

キーを取得してください。APIキーページでGoogleまたはメールでサインアップし、$0.50の無料トライアルクレジットを受け取ってください。これは7日間有効で、カードは必要ありません。
モデル名とURLを設定に移動します。1箇所にまとめ、環境変数から読み取ります。
テストプロンプトを再実行します。以前のモデルが拒否したものを含む20〜50の実際の例を使用し、結果を確認します。
システムプロンプトを調整します。フィルタ付きモデルを説得するためのテキストを削除します。役割、対象、フォーマットを説明するものを維持します。
429ハンドラを追加します。5秒待機して再試行します。キーに合わせて並列数を制限します。
使用状況を確認します。実際のトラフィック実行中にレスポンスのX-Balance-USDを確認します。

ステップ5をカバーするリトライヘルパー：

import time
from openai import RateLimitError

def create_with_retry(**kwargs):
    for _ in range(4):
        try:
            return client.chat.completions.create(**kwargs)
        except RateLimitError:
            time.sleep(5)
    raise RuntimeError("rate limited after 4 tries")

旧モデルの保存済み出力を数週間保持してください。移行後にユーザーから違和感を訴えられた場合、旧モデルが何を出力していたかと比較し、その差がプロンプト、モデル、または入力に起因するものかを確認できます。

リスクのないロールアウト

すべてを一度に変更しないでください。プロバイダの選択を設定の背後に隠し、トラフィックの割合を移行し、数秒でロールバックできるようにします。

import os, random
from openai import OpenAI

old = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])
new = OpenAI(base_url="https://api.chatgptunfiltered.com/v1", api_key=os.environ["UNFILTERED_API_KEY"])

SHARE = float(os.environ.get("NEW_SHARE", "0.05"))

def pick():
    if random.random() < SHARE:
        return new, "uncensored"
    return old, os.environ["OLD_MODEL"]

5%から始めて、数日間エラー率、429応答の数、ユーザーフィードバックを監視し、その後引き上げます。ロールバックするにはNEW_SHAREを0に設定します。会話中に同じモデルに留める必要がある場合、チャット中にモデルを切り替えるとトーンが変わるため、リクエスト別ではなくユーザー別または機能別の選択の方が優れています。

コストと、そのままでよい場合

料金は入力トークン1Mあたり$0.15、出力トークン1Mあたり$0.50で、前払いクレジットから課金されます。入力1,500トークン、出力400トークンのリクエストの場合、1,500 x $0.15 / 1M = $0.000225、および400 x $0.50 / 1M = $0.0002となり、合計$0.000425、つまり1,000リクエストあたり$0.425です。他のベンダーについては、現在の料金ページをご確認ください。料率は変動するため、記憶に基づく比較はすぐに古くなります。チャージは$20から$500までの整数額で暗号資産で支払い、$50以上のボーナスが付きます。詳細は料金ページをご覧ください。

画像や埋め込みが必要、またはオーディエンスに厳格なモデレーションが必要、またはベンダー固有のモデルが必須の場合、現在のプロバイダを維持するのが適切です。このクラスのモデルに関する背景知識は、無検閲ChatGPTモデルの理解をお読みください。ハードリミットは変更されません：未成年者が関わる性的コンテンツは禁止されています。

両方のプロバイダーを並行して実行しても問題ありません。多くのチームは、通常のリクエストを1つのモデルにルーティングし、拒否応答が返されるリクエストを別のモデルにルーティングしています。どちらも同じフォーマットを使用するため、ルーティングは数行のコードと、どちらを使用するかを判断するルールで実現できます。