Uncensored LLM APIを統合

認証とベースURLのセットアップ

標準的なOpenAIのベースURLを当社のエンドポイントに置き換え、固有のAPIキーを提供してください。Googleまたはメール経由でサインアップするとすぐにキーが発行され、これがすべてのリクエストの唯一の認証情報となります。当社のAPIは標準的なヘッダーを受け付けるため、既存のコードベースを再作成することなく認証ロジックを移行できます。

を使用 Authorization 付きのヘッダー Bearer キーを渡すためのスキーム。この方法はOpenAI互換エンドポイントをサポートする任意のライブラリで機能し、使用をコミットする前に接続性をテストできます。

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

最初のチャットCompletionを送信

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions プロンプトとモデル識別子 uncensored. このエンドポイントはテキスト入力を受け取り、生成されたテキスト応答を返します。OpenAIの基準に厳密に準拠しています。埋め込みや画像生成パラメータの構成は不要です。このAPIはチャット補完のみに焦点を当てています。

次の値を設定してください model フィールドは uncensored アンセンサード大規模言語モデルにアクセスします。システムは入力を受け取り、補完を返します。これにより、キーが機能していることと、モデルがクエリに正しく応答していることを確認できます。

Copycurl https://api.mistralaikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit the code for the login function"}]
  }'

ストリーミングとツールの有効化

streamを stream true に設定します。これによりServer-Sent Events (SSE)経由でトークンごとの更新が返されます。この手法は知覚されるレイテンシーを低減し、生成される部分結果を表示できます。また、リクエストでツールを定義することで関数呼び出しを統合し、モデルが特定のアクションを実行したりデータを動的に取得したりできるようにもなります。

ストリーミングはインタラクティブアプリケーションにとって重要なリアルタイムフィードバックを提供します。ストリームの最終チャンクにはトークン使用統計が含まれており、コストを正確に追跡するのに役立ちます。ツール定義は標準的なOpenAI形式に従っており、関数呼び出しに慣れた開発者にとって統合は簡単です。

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)

JSONモードレスポンスの処理

設定して構造化出力を強制 response_format に {"type": "json_object"}これにより、モデルが有効なJSONを返し、アプリケーションコードでの解析が簡素化されることが保証されます。データ整合性を維持するために、これツール定義や厳格なプロンプト指示と組み合わせることができます。

JSONモードは構造化データを信頼して消費するプログラムにとって不可欠です。このフォーマットを強制することで、解析エラーを避け、一貫したレスポンスを保証します。この機能は他のパラメータとともに動作します temperature および top_p、創造性と構造化のバランスを取ることができます。

Copyfrom openai import OpenAI

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

トークン制限と使用量の理解

このモデルは、プロンプトとコンプリーションを含むコンテキストウィンドウとして100,000トークンをサポートしています。この generous な制限により、切り捨てなしで大規模なドキュメントの処理や長時間の会話履歴の維持が可能です。ただし、1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンに制限され、指定しない場合は2,048トークンです。 max_tokens.

レスポンスで返されるトークン数を通じて使用状況を追跡します。各リクエストは入力トークンと出力トークンを消費し、入力トークンは100万トークンあたり$0.15、出力トークンは100万トークンあたり$0.50で課金されます。エラーや拒否には課金されないため、成功した完了分に対してのみ課金されます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

制限、エラー、信頼性

1分間に300リクエスト、1つのキーあたり同時に8リクエストまでという制限があります。これらの制限を超えると、429 Too Many Requestsエラーが発生します。認証失敗は401 Unauthorized、残高不足は402 Payment Requiredを返します。

これらの制限はすべてのユーザーにとって安定したパフォーマンスを保証します。401エラーが発生した場合はAPIキーを確認し、置き換えられていないことを確認してください。402エラーはプリペイドクレジットが枯渇したことを示し、暗号通貨でチャージが必要です。リクエストボディは8MBに制限されているため、大きなペイロードは適切に圧縮または分割する必要があります。