クイックスタート：無制限チャットAPIを統合する

認証とベースURL

クライアントをインフラストラクチャに接続してください。一意のAPIキーと専用ベースURLを使用します。エンドポイント構造は標準的な OpenAI フォーマットに準拠しているため、アプリケーションロジックを変更せずにプロバイダを切り替えることができます。このキーは、「APIキーを取得」ページでGoogleまたはメールでサインアップした直後に取得できます。電話番号での認証は不要です。

• ベースURL: HTTPS://api.llmcheapapi.com/v1
• ヘッダー: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

キーは安全に保管してください。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。これにより、以前のアクティブなキーは即座に無効になります。アカウントごとに同時にアクティブなキーは1つのみサポートされます。

チャット完了エンドポイント

標準のPOSTリクエストをチャット完了エンドポイントに送信して無制限モデルにテキストプロンプトを送信します。このエンドポイントはOpenAI形式のメッセージを受け入れ、生成されたテキスト応答を返します。リクエスト全体で一貫した動作を保証するためにモデルIDを「uncensored」と指定します。

• エンドポイント: POST /v1/chat/completions
• モデルID: 「uncensored」

モデルは入力を受け取り、法的な成人向けトピックに関する制限のない補完を返します。処理中のエラーは前払いクレジットを消費しません。消費されたトークンに対してのみ課金されます。

ストリーミングレスポンス（SSE）

Server-Sent Events (SSE) を介してトークンをリアルタイムで生成し、インタラクティブなアプリケーションでのレイテンシを低減します。ストリームパラメータをtrueに設定すると、生成されたテキストのチャンクを受信できます。このアプローチは、ロールプレイやチャットのシナリオにおいてユーザーの体感待ち時間を短縮します。

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。最終チャンクには課金用の総トークン使用量が含まれます。これらのイベントを解析して、完全な応答を待たずにUIを段階的に更新できます。

関数呼び出しとツール

モデルが生成中に呼び出すことができるツールを定義することで、構造化された対話を有効化します。tools パラメータを使用して関数定義を提供し、tool_choice を automatic または特定の関数名に設定します。モデルはレスポンス形式でツール呼び出しを返し、バックエンドで実行できます。

この機能は、APIが意思決定エンジンとして機能する複雑なワークフローをサポートします。結果を後続のリクエストに渡してコンテキストを維持できます。関数呼び出しは、追加コストなしで標準的なテキスト生成と併用できます。

JSONモードの出力

response_formatをjson_objectに設定することで、モデルに厳密に有効なJSONを返させます。このモードは、非構造化プロンプトから構造化データをパースする場合に最適です。モデルはJSON構文規則に従うよう出力を最適化し、アプリケーションでのパースエラーを減らします。

予測可能なデータ構造を必要とするデータベースやフロントエンドコンポーネントと統合する場合は、この機能を使用してください。プロンプトで期待されるスキーマを定義するか、モデルのトレーニングに基づいて構造を推測することができます。JSONフォーマットのエラーはまれですが、リクエストが失敗した場合、請求されません。

パラメータ: TemperatureとTop P

温度とtop_pパラメータを使用して創造性とランダム性を制御します。温度は予測されるトークンの確率分布を調整し、高い値はより多様な出力を生成します。top_pは累積確率に基づいてトークンをフィルタリングし、多様かつ一貫性のあるテキストを保証します。

ロールプレイやクリエイティブライティングでは、多様性を得るために温度を高く設定します。決定論的なタスクには低い値を使用します。再現性のある結果を得るためにシードを設定することもできます。これらのパラメータは、料金に影響を与えることなくアンセンサードモデルの動作を微調整します。長い出力を生成する際はトークン制限に注意してください。

cURL

Copycurl https://api.llmcheapapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a summary of the latest Rust update notes"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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