LLM APIクイックスタート：OpenAI互換エンドポイント

認証とベースURL

llm apiプロバイダーのサービスを利用するには、APIキーが必要です。APIキーの取得ページでメールアドレスとパスワードのみでサインアップしてください。キーは即座に表示されます。無料トライアルクレジットには電話番号やクレジットカードは不要です。キーは安全に保管してください。いつでも再生成でき、その際以前のキーは無効になります。

クライアントを設定してベースURLを指定してください。これにより、すべてのリクエストが無検閲モデルにルーティングされます。エンドポイントの構造は標準的なOpenAIチャット完了インターフェースを模しています。

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

このセットアップはOpenAI互換のSDKであればすべて動作します。ベースURLの変更とキーの注入のみが必要です。

最初のリクエスト

接続テストのためにシンプルなテキスト完了リクエストを送信してください。これにより、APIキーが有効であり、クレジットが利用可能であることが確認できます。生モデルにアクセスするにはモデルID uncensored を使用してください。エンドポイントはメッセージを含むJSONボディのPOSTリクエストを受け付けます。

リクエストボディが8 MB以下であることを確認してください。この制限を超えると、サーバーはリクエストを拒否します。ほとんどのテキストベースのアプリケーションでは、1ターンまたは短い会話はこの制約内に収まります。

Copycurl https://api.comparellmapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

成功した場合、生成されたテキストを含むJSONレスポンスが返されます。これにより、llm api料金体系が適用されることが確認できます。各トークンは前払い残高にカウントされます。

Python SDK統合

最も簡単な統合には、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用してください。pip経由でパッケージをインストールし、ベースURLでクライアントを設定します。これにより、chat.completions.create()のような一般的なメソッドを使用できます。

モデルをuncensoredに設定します。メッセージは標準形式で渡します。SDKがシリアライゼーションとエラー解析を自動的に処理します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

このアプローチはバックエンドサービスやスクリプトに最適です。ライブラリはリトライと基本的なエラー処理を管理します。レスポンスコンテンツから生成されたテキストを確認することを忘れないでください。課金の透明性のためにトークン使用データにアクセスすることもできます。

Node.js SDKセットアップ

JavaScriptまたはTypeScript環境では、OpenAI Node SDKがシームレスに動作します。パッケージをインストールし、ベースURLでクライアントを初期化します。これにより、標準APIインターフェースとの互換性が維持されます。

システムメッセージとユーザーメッセージを定義します。モデルIDは uncensored のままです。SDKは完了結果を返すプロミスを返します。API制限やクレジット不足を管理するために適切にエラーを処理してください。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.comparellmapi.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);

この方法はWebサーバーやNode.jsアプリケーションに適しています。コード構造はPythonの例と一致しており、言語間で一貫性を確保します。Expressルートやサーバーレス関数に簡単に統合できます。

ストリーミングレスポンス（SSE）

リアルタイムアプリケーションでは、stream パラメータをtrueに設定してストリーミングを有効にします。サーバーは一連のServer-Sent Events（SSE）を送信します。各イベントにはレスポンスの部分的なチャンクが含まれます。

これによりユーザーの知覚されるレイテンシが削減されます。クライアントはトークンが生成されるたびにそれを受け取ります。これはチャットインターフェースやライブテキスト生成に便利です。

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)

SSEストリームを解析して各トークンを抽出します。テキストを累積して完全なレスポンスを形成します。chatgpt api costや他のプロバイダーはストリーミングに対して同様に課金することが多いですが、当社の無検閲モデルはこのモードで追加料金なしで生出力を提供します。ストリームの終了イベントを監視してレスポンスを確定します。

制限、エラー、コンテキスト

円滑な統合を確保するために運用制限を理解してください。APIキーあたり1分あたり300リクエストが許可されています。これを超えると、429レート制限エラーが発生します。再試行する前に待ってください。

一般的なエラーには、無効なキーによる401や、残高不足による402が含まれます。前払い残高が十分であることを確認してください。コンテキストウィンドウはプロンプトと補完の合計で最大100,000トークンをサポートします。切り捨てを避けるためにトークン使用量を慎重に管理してください。

詳細なllm api pricingについては、価格ページを参照してください。各トークンは入力と出力のレートに従って課金されます。隠れた費用はありません。この透明性により、アプリケーションの予算を正確に計画できます。