APIドキュメント

認証

APIキーはサーバーへのすべてのリクエストを認証します。 Authorization Bearer トークンとしてヘッダーを設定します。Google またはメールでサインアップすると、キーが即時に取得できます。7 日間有効な $0.50 の試用クレジットが提供されます。キーを安全に保管してください。1 アカウントにつき 1 つのアクティブなキー。キーを置き換えると、古いキーはすぐに無効になります。

最初のリクエスト

チャット完了エンドポイントにPOSTリクエストを送信します。当社の専用モデルにはモデルID「uncensored」を使用してください。ベースURLは https://api.llamansfw.com/v1これは、標準的な OpenAI SDK で動作します。置き換え YOUR_API_KEY 実際のキーを使用します。リクエストボディには、ロールとコンテンツを含むメッセージが含まれます。

Python統合

OpenAIクライアントをベースURLで初期化します。環境変数またはコンストラクタでAPIキーを設定します。呼び出し chat.completions.create() モデルとメッセージを使用します。これによりcompletionオブジェクトが返されます。レスポンスを処理して生成されたテキストを抽出します。このアプローチにより、コードは標準的なOpenAIのパターンと互換性を保ちます。創造的なバリエーションのためにtemperatureを調整してください。

Node.js の統合

OpenAIパッケージをインポートします。ベースURLをエンドポイントに設定します。APIキーを渡します。希望のパラメータで完了を作成します。クライアントがHTTPリクエストを自動的に処理します。レスポンスを解析してアシスタントのメッセージを取得します。この方法は既存のNode.jsアプリケーションとシームレスに動作します。標準的なレスポンスの場合はストリーミングをfalseに設定できます。

ストリーミングレスポンス

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream true に設定します。APIは生成されたテキストのチャンクを返します。これにより、長い応答の知覚レイテンシが軽減されます。ユーザーにリアルタイムでテキストを表示できます。最後のチャンクにはトークン使用統計が含まれます。この機能はPythonとNode SDKの両方で動作します。即時フィードバックが必要なチャットインターフェースに最適です。

制限とエラー

コンテキストウィンドウは合計で100,000トークンをサポートします。1リクエストあたり最大16,000トークンを送信できます。エラーは標準のHTTPコードを返します。401は無効または欠落したキーを示します。402は前払い済みのクレジットが枯渇したことを意味します。429は1分あたり300リクエストのレート制限に達したことを示します。前払い済みのクレジットは期限切れになりません。エラーはトークンを消費しません。拒否も無料です。

cURL

Copycurl https://api.llamansfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the max context window size?"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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