APIドキュメント

認証とベースURL

APIは標準的なBearerトークン認証を使用します。Googleまたはメールアドレスでサインアップすると、すぐにキーが発行されます。以下を設定してください。 Authorization ヘッダー Bearer YOUR_API_KEY すべてのリクエストに対して。ベースURLは https://api.llmstatus.cc/v1このエンドポイントは任意の OpenAI SDK または互換クライアントと連携します。ベース URL を変更し、API キーを提供するだけで済みます。サインアップに電話番号は不要です。アイデンティティを最小限に保ちながら、フルアクセスを取得できます。

最初のリクエスト

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions 即時レスポンスを取得します。モデル識別子は uncensored成人向けコンテンツ、セキュリティリサーチ、論争の多いトピックを拒否なしで処理します。サブスクリプションや月額料金は不要です。エラーは前払いクレジットを消費しません。プロンプトを送信して、テキスト出力を直接取得してください。

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

このリクエストは最もシンプルなインタラクションを示しています。サーバーは生成されたテキストを含むJSONオブジェクトを返します。temperature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。レスポンスには透明性を確保するための使用統計情報が含まれます。まずこの基本的な呼び出しでAPIキーが正しく動作するか確認してください。

Python SDK統合

公式 openai API と対話するための Python ライブラリ。クライアントの初期化時にベース URL と API キーを設定します。クライアントはシリアライズとエラー解析を処理します。このアプローチはボイラープレートコードを大幅に削減します。メッセージは辞書のリストとして渡すことができます。モデルは uncensored クライアントのラッパーに関係なく。ストリーミングモードと非ストリーミングモードの両方がサポートされています。このメソッドはバックエンドサービスやデータ処理スクリプトに最適です。

Copyfrom openai import OpenAI

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

SDKはHTTPの詳細を抽象化します。プロンプト構造とレスポンス処理に集中します。エラーコードは例外として発生します。これらをキャッチすることで、レートリミットやクレジットの問題を適切に処理できます。コードはクリーンで読みやすく保たれます。これはPython開発者がAPIを統合するための推奨方法です。

Node.js SDKの使用例

インストール openai Node.js 環境用の npm パッケージ。環境変数を設定するか、コンストラクタにキーを直接渡します。ベース URL は当社のサービスに向ける必要があります。これにより、サーバーレス関数や Web アプリを迅速に構築できます。SDK は CommonJS と ES モジュールの両方をサポートしています。ストリーミングでレスポンスを取得するか、一括で取得することも可能です。API キーはヘッダーで安全に渡されます。このセットアップは、信頼性の高いテキスト生成が必要な JavaScript 開発者に最適です。キーとベース URL 以外に追加の設定は必要ありません。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Node SDKはPythonクライアントの構造を模倣しています。メッセージを送信し、完了応答を受け取ります。エラーハンドリングはプロミスチェーンに組み込まれています。これにより、アプリケーションの堅牢性が確保されます。リアルタイムチャットインターフェースやバックグラウンドジョブにこの方法を使用します。コードは簡潔で保守が容易です。必要に応じてカスタムヘッダーで拡張できます。

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 リクエスト内。サーバーはトークンごとにServer-Sent Events (SSE) を送信します。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ます。生成されるたびに部分的な応答が取得されます。最終チャンクには総トークン使用状況が含まれます。これは請求の透明性に不可欠です。ストリーミングはすべてのパラメータとツールと連携します。チャットインターフェースやライブテキスト生成にこのモードを使用してください。クライアントはストリームが閉じるまでトークンをバッファリングします。これにより、完全な応答を待たずにスムーズなユーザー体験が提供されます。

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)

コードでSSEイベントを処理してUIをリアルタイムで更新します。最後のイベントには使用データが含まれています。これを解析してクレジット消費量を正確に追跡します。ストリーミングはオプションですが、インタラクティブなアプリには推奨されます。これは完了まで接続を開いたままにします。この方法により、生成されたものに対してのみ課金されます。ストリーミング中のエラーは最終チャンクで報告されます。

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

プロンプトと補完を合わせたコンテキストウィンドウは100,000トークンです。リクエストごとの最大出力は16,000トークンです。制限はキーあたり1分あたり300リクエストです。同時に8つのリクエストを送信できます。リクエストボディは8 MBを超えてはなりません。401エラーはキーが無効であることを意味します。402エラーは残高が残りがないことを示します。429エラーはレート制限に達したことを示します。残高は期限切れにならないため、後でチャージできます。エラーは残高を課金しません。これらのコードを使用して統合を迅速にデバッグしてください。APIは厳格ですが予測可能です。8リクエストの制限に基づいて同時実行数を計画してください。