開発者向けAPIドキュメント

認証とベースURLのセットアップ

正しいベースURLとキーを使用してクライアントを設定することから始めます。当社のAPIはHTTPS://api.llamaapikey.com/v1にあります。このセットアップは公式のOpenAI SDKおよび互換性のあるクライアントで動作します。ベースURLの変更とキーの入力のみが必要です。モデルルーティングやベンダーロックインは使用しません。

• ベースURL: HTTPS://api.llamaapikey.com/v1
• モデルID: 「uncensored」
• 認証: ヘッダー Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Copycurl https://api.llamaapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate API key for llama model usage"}]
  }'

/v1/chat/completions へのリクエストを送信

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IDは "uncensored" です。テキスト入力と出力を効率的に処理します。温度やtop_pなどのパラメータを調整できます。エラーはクレジットを消費しません。標準コンテンツの拒否は無料です。

Copyfrom openai import OpenAI

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

SSEによる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リアルタイムの出力に対してServer-Sent Events (SSE) を受信します。最後のチャンクにはトークン使用量の詳細が含まれます。このアプローチはチャットインターフェースに最適です。完全な応答を待たずに即座にフィードバックが得られます。

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)

関数呼び出しとツールの利用

関数呼び出しのために標準的なツール形式を使用してください。関数を tools 配列。モデルは tool_choice 強制実行のため。JSONモードを強制することもできます response_formatこれにより、アプリケーションに対して構造化された出力が保証されます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

JSONモードとレスポンスフォーマット

モデルに有効なJSONを出力させます。設定 response_format に {"type": "json_object"}. これにより、パーサーでの malformed レスポンスが防止されます。関数呼び出しと併用して機能します。バックエンドロジックのために信頼できるデータ構造が得られます。

Copycurl https://api.llamaapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate API key for llama model usage"}]
  }'

トークン利用状況と請求の理解

実際のトークン使用量に対して課金されます。エラーと拒否は無料です。コンテキストウィンドウは100,000トークンです。最大出力は16,000トークンです。レート制限は1分あたり300リクエストです。無効なキーの場合は401を処理します。クレジットがない場合は402を処理します。レート制限の場合は429を処理します。

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)