クイックスタート：無制限APIを統合する

標準の OpenAI SDK をインストールします

お好みのプログラミング言語用の公式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。これにより、当社のOpenAI互換エンドポイントとの互換性が確保されます。パッケージマネージャーを使用して依存関係を追加してください。Pythonの場合は、 pip install openai. Node.jsの場合、 npm install openaiこれにより、統合コードが標準化されます。

ベースURLとAPIキーを設定します

クライアントを専用エンドポイントに接続します。これは設定内のデフォルトのOpenAI URLを置き換えます。設定 base_url 当社のドメインに。ダッシュボードからAPIキーを使用します。当社のuncensoredモデルはID uncensoredこの構成は、標準的なOpenAI SDKと連携します。

最初のチャット完了リクエスト

チャット補完エンドポイントへ POST リクエストを送信します。プロンプトを messages 配列の一部として送信します。モデルはコンテンツ拒否なしでテキスト応答を返します。 model パラメータが uncensoredこれにより統合が正しく動作していることが確認されます。

リアルタイムのトークン出力のためにストリーミングを有効にする

設定 stream trueに設定してリアルタイムのトークン出力を取得します。APIはServer-Sent Events (SSE)を返します。各チャンクには部分的なテキストが含まれます。これはチャットインターフェースに最適です。トークン使用データは最終チャンクに表示されます。ストリーミングは知覚されるレイテンシーを大幅に削減します。

関数呼び出しとJSONモードを使用

アプリケーションのために構造化出力を有効化します。を使用 response_format 厳格なJSONモードのため。関数呼び出し用のツールも定義できます。 tool_choice アクションを自動化するために使用します。これは解析エラーなしで複雑なロジックをサポートします。モデルは構造化データを確実に処理します。

レート制限と同時実行数を理解する

各キーは1分あたり300リクエストまで処理可能です。同時に8つの並列リクエストを実行できます。リクエストボディは8 MB未満に保つ必要があります。制限を超えると429エラーが発生します。無効なキーは401を返します。クレジットがない場合は402エラーが発生します。エラーは無料なので、リトライにはコストがかかりません。

cURL

Copycurl https://api.openrouternsfwmodel.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 HTTP status codes"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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