クイックスタート：無制限LLM APIを統合する

ベースURLと認証設定

クライアントを専用エンドポイントに接続して通信を開始します。ベースURLは https://api.apillmopen.com/v1この構成は、標準的なOpenAI SDKに base_url パラメータと一意のAPIキーを提供します。Googleまたはメールアドレスでサインアップすると、キーが即座に取得できます。電話番号の確認は不要です。システムは1アカウントあたり1つの有効なキーを厳格に制限します。新しいキーを生成すると、以前のキーは自動的に無効になります。これにより、開発ワークフローのアクセス制御が簡素化されます。

最初のチャットCompletionリクエストを送信

標準的なPOSTリクエストを以下に送信してください /v1/chat/completions テキストを生成します。モデルIDとして uncensoredシステムは標準的なパラメータを受け入れます temperature および top_p ランダム性を制御します。入力プロンプトはホストされた大規模言語モデルで処理されます。結果は不要なメタデータの肥大化なしで純粋なテキストとして返されます。この直接的なアプローチにより、実際の推論トークンの使用に対してのみ課金されます。処理中のエラーはプリペイドクレジットを消費しないため、開発初期段階でのテストが非常に経済的になります。

Python SDK の統合

公式のPythonライブラリを使用して、エンドポイントにシームレスにアクセスします。クライアントをベースURLとAPIキーで構成します。ライブラリはJSONシリアライゼーションとHTTPトランスポートを自動的に処理します。会話履歴を定義するメッセージのリストを渡すことができます。レスポンスオブジェクトは生成されたコンテンツへの簡単なアクセスを提供します。この方法はバックエンドサービスやローカルスクリプトに最適です。生のHTTPリクエストと比較してボイラープレートコードを大幅に削減します。出力スタイルに対する微調整された制御のために特定のパラメータを渡すこともできます。

Node SDKの統合

Node.jsクライアントを資格情報とベースURLで初期化します。SDKの非同期性はモダンなWebサーバーとよく適合します。ルートハンドラ内で完了レスポンスを直接待機できます。このアプローチにより、コードをクリーンで読みやすく保つことができます。SDKは接続プーリングとリトライを効率的に管理します。ExpressやFastifyアプリケーションに簡単に統合できます。ストリーミングと非ストリーミングの両方のレスポンスをサポートしています。アプリケーションのアーキテクチャに最も適したモードを選択してください。

ストリーミングとトークン使用状況の処理の有効化

streamを stream true に設定します。APIはServer-Sent Events (SSE)経由でデータを返します。各チャンクには部分的なテキストとメタデータが含まれます。最終チャンクにはリクエストの総トークン使用量が含まれます。これによりリアルタイムでのコスト追跡が可能です。ストリーミングはエンドユーザーの知覚されるレイテンシーを大幅に低減します。生成されるテキストを表示できます。これはレスポンシブ性が重要なチャットインターフェースにとって重要です。SDKはイベント解析を自動的に処理します。

コンテキストウィンドウ、制限、エラー

このモデルは、入出力を合わせた合計で100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。1リクエストあたり最大16,000トークンを生成できます。省略した場合 max_tokens, デフォルトは2,048トークンです。1分あたり300リクエスト、キーあたり8つの同時リクエストに制限されます。リクエストボディのサイズは8 MB未満に保つ必要があります。認証エラーは401ステータスコードを返します。資金不足は402エラーを引き起こします。レート制限は429レスポンスを返します。これらのコードを適切に処理して、スムーズなユーザーエクスペリエンスを維持してください。

cURL

Copycurl https://api.apillmopen.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List dependencies for React 18."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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