APIでコーディングを始める

OpenAI SDKをインストール

プロジェクト環境に標準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 compatible api エンドポイントはカスタムラッパーを必要とせずに使用できます。公式パッケージはシリアライズとリトライを自動的に処理します。

pip install openai

base_url と API キーを設定します

専用ベースURLを使用してクライアントを当社のインフラストラクチャに直接接続してください。認証はサインアップ直後に生成される単一のキーに依存します。このセットアップは汎用プロキシをバイパスし、制限なしモデルに直接接続します。

base_url="https://api.pricingapiopenai.com/v1"

API_KEY="your-key-here"

最初のチャット完了

テキスト応答を生成する標準的なリクエストを行います。このモデルは、他のプロバイダと同様にシステムプロンプトとユーザーメッセージを受け付けます。法的なコンテンツに対しては、隠れたフィルターや拒否なしで、直接のテキスト出力が返されます。

Copycurl https://api.pricingapiopenai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send me the monthly pricing for the high tier plan"}]
  }'

リアルタイム応答のためにストリーミングを有効にする

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トークンを受け取ります。これによりエンドユーザーの知覚されるレイテンシが削減され、完了まで接続がオープン状態に保たれます。最後のチャンクには、課金の透明性を確保するための総トークン使用量が含まれます。

Copyfrom openai import OpenAI

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

関数呼び出しとJSONモードを使用

バックエンドロジックと統合するために構造化データまたはツール定義をリクエストします。必要な場合に厳密なJSON出力を確保するためにレスポンス形式を設定します。動的なエージェントの動作のためにツールを定義することもできます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

トークン使用量を監視

レスポンスメタデータまたはダッシュボードを通じて消費状況を追跡できます。エラーはクレジットを消費せず、前払いクレジットは期限切れになりません。リアルタイムの使用状況を確認して、予算制限内に収めましょう。

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)