無制限のLLM APIを統合

前提条件とSDKインストール

エンドポイントと通信するためにお好みの言語の公式SDKをインストールしてください。Python 3.7+またはNode.js 18+と有効なAPIキーが必要です。クライアントライブラリはシリアライズとリトライロジックを自動で処理します。これにより、負荷の変動下でも統合が安定して維持されます。

必須バージョン: Python openai>=1.0.0 またはNode [email protected]これらのパッケージは最新のストリーミングとツール呼び出しインターフェースをサポートしています。

Base URL の設定

SDKクライアントを特定のベースURLにポイントして、トラフィックを正しくルーティングしてください。これにより、デフォルトのOpenAIエンドポイントではなく無制限モデルに接続することが保証されます。ベースURLは https://api.iasenzacensura.com/v1.

クライアントの初期化コードでベースURLを設定してください。この変更1つで、その後のすべての呼び出しが当社のインフラストラクチャにリダイレクトされます。接続を確認するには、以下を呼び出してください。 GET /v1/models を確認し uncensored モデルID。

APIキーによる認証

APIキーを Authorization すべてのリクエストで必要です。形式は Bearer YOUR_API_KEY あなたの身元を確認するために使用します。キーはGoogleまたはメールでサインアップした直後に生成されます。

キーは安全に保管してください。キーはプリペイドクレジットへのアクセス権限を与えます。キーを紛失した場合は、ダッシュボードから新しいキーを生成してください。古いキーは即座に無効になります。これにより、未使用の残高が不正利用から保護されることが保証されます。

チャットCompletionリクエストを送信

Aを送信 POST リクエスト先 /v1/chat/completions プロンプトとモデルIDを使用します。モデルIDは uncensored. これは法的な成人向け用途に対してコンテンツ拒否なしでテキストレスポンスを返します。

Copycurl https://api.iasenzacensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 Python web frameworks"}]
  }'

レスポンスにはトークン使用統計が含まれます。入力トークンは100万トークンあたり$0.15、出力トークンは100万トークンあたり$0.50です。エラーはクレジットを消費しないため、テストフェーズ中に残高が保護されます。

ストリーミングレスポンスの処理（SSE）

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエストボディに記述します。これによりリアルタイムのトークン配信のためにServer-Sent Events (SSE)が返されます。トークンは生成されるたびに部分的に受信され、知覚されるレイテンシが大幅に削減されます。

Copyfrom openai import OpenAI

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

各チャンクには部分的なテキストと使用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数が含まれます。これらのイベントを解析してUIを段階的に更新します。これはユーザーが即時フィードバックを期待するチャットインターフェースに最適です。

パラメータとツールの構成

標準的なパラメータを使用して生成動作をカスタマイズします temperature, top_p、および stop. 設定 response_format に {"type": "json_object"} 構造化出力用です。関数呼び出しを有効にするには、渡す tools 配列。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

これらのパラメータはランダム性と構造を制御します。高い温度は創造性を高め、低い値は精度を向上させます。ツール定義により、モデルは外部関数を動的に呼び出すことができます。これにより、外部のパーシングロジックなしで複雑なワークフローが可能になります。

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)