OpenAI互換APIのクイックスタート

ベースURLと認証

クライアントを私たちの openai compatible endpoint. 設定 base_url 変数に https://api.openaipriceapi.com/v1 認証ヘッダーにキーを入力してください。アカウントごとにアクティブなキーは1つまでで、サインアップ時に電話番号は不要です。ベースURLは公式SDKと互換性があるため、URLとキーを変更するだけで他社プロバイダーから切り替えることができます。当社の openai price api 有効なトークンに対して課金され、エラーは無料、クレジットは期限切れになりません。キーを安全に保管してください。すべてのリクエストに必要な資格情報はこれだけです。

最初のチャット完了リクエスト

チャット完了エンドポイントに対して標準的なPOSTリクエストを送信します。モデル識別子を "uncensored" として渡し、システムプロンプトとユーザープロンプトを含めます。APIは選択された形式（通常はJSONまたはプレーンテキスト）でテキスト応答を返します。温度やtop_pなどのパラメータを調整して創造性を制御できます。リクエストボディは8 MB以下に保つ必要があります。以下のcurlコマンドを使用して接続を確認し、最初の応答を取得してください。

Python SDK の統合

Python用の公式ライブラリを使用してサービスと連携します。ベースURLとAPIキーを指定してクライアントを設定します。SDKがトークン化とHTTPリクエストを自動で処理します。1回の会話コンテキスト内で複数のメッセージを送信できます。モデルは長文書に対応する100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。ストリーミングもPythonクライアント経由で利用可能です。以下のコードスニペットを使用してクライアントを初期化し、メッセージを送信します。

Node SDKの使用法

標準的なnpmパッケージを使用してNode.jsに統合します。環境変数を設定するか、直接クライアントコンストラクタに渡します。Node SDKは一貫性のためにPythonインターフェースを模倣しています。エラーを適切に処理し、レスポンスオブジェクトを解析できます。このアプローチは、信頼性の高いテキスト生成を必要とするサーバーサイドアプリケーションに適しています。以下のスニペットはNode環境の基本的なセットアップを示しています。

ストリーミングレスポンスの処理

ストリーミングを有効にして、トークンが生成されるたびに受信します。これにより長い応答に対する知覚されるレイテンシが軽減されます。最終チャンクには正確な請求のための総トークン使用量が含まれます。ストリームを解析してUIをリアルタイムで更新できます。APIはこのプロトコルにServer-Sent Eventsを使用します。この方法はチャットインターフェースやライブデモに最適です。トークンを効率的に処理するストリーミングクライアントを実装するには、以下の例を使用してください。

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

リクエスト制限を監視して、中断を回避してください。APIは1分あたり300リクエスト、キーあたり8つの並列リクエストが可能です。401エラーはキーが無効であることを意味し、402はクレジットがないことを示します。429レスポンスはレート制限を示しており、待機して再試行してください。コンテキストウィンドウは入力と出力を合わせて100,000トークンです。出力の最大値は16,000トークンですが、より低い制限を設定することもできます。エラーと拒否は無料なので、成功したトークンのみに対して課金されます。この透明な課金モデルにより、支出額を正確に把握できます。

cURL

Copycurl https://api.openaipriceapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set timezone to UTC for log parsing"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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