統合クイックスタート

お好みの SDK をインストールします

お好みの言語用のクライアントライブラリをインストールすることから始めましょう。公式パッケージは認証とリクエストのフォーマットを自動的に処理します。このアプローチにより、HTTPヘッダーを手動で管理する必要がなくなります。

Python開発者にとって、標準ライブラリが最も一般的な選択肢です。Node.jsユーザーは専用モジュールをインストールすべきです。両方とも同じ基盤プロトコルをサポートします。

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

環境に互換性のあるバージョンがインストールされていることを確認してください。SDKは軽量であり、基本的なテキスト生成タスクには追加の依存関係は必要ありません。

ベースURLとキーを設定してください

SDKを専用インフラストラクチャにポイントします。デフォルトのベースURLを特定のエンドポイントに置き換えて、リクエストが正しいサーバーに到達するようにします。

アカウント作成直後にAPIキーが生成されます。環境変数に安全に保存してください。このキーはチャット完了エンドポイントへの後続のすべてのリクエストを認証します。

ベースURLは HTTPS://api.cheapestllmmodels.com/v1 です。OpenAI互換プロトコルとの互換性を確保するために、この正確な文字列を使用してください。SDKが必要とする場合を除き、末尾のスラッシュは追加しないでください。

最初のリクエストを送信

接続を確認するために簡単な完了を実行します。このリクエストはプロンプトを送信し、uncensoredモデルからテキスト応答を受信します。モデルIDは「uncensored」に設定されています。

生成されたテキストについてレスポンスオブジェクトを確認してください。リクエストが成功した場合、APIへの接続に成功したことになります。これにより、認証とベースURLが正しいことが確認されます。

エラーは通常、無効なキーまたはクレジット不足を示します。ステータスコードを確認して問題を診断してください。ほとんどのエラーはアカウント残高またはキーの有効性を確認することで解決します。

cURL

Copycurl https://api.cheapestllmmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the core features of the API documentation."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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