無制限推論APIのドキュメンテーション

認証 & ベースURL

指定されたベースURLでAPIキーを使用して認証することから始めましょう。このエンドポイントは、ベースURL設定を更新することで、あらゆるOpenAI互換SDKと連携します。Googleまたはメールアドレスでサインアップすると、電話番号不要でキーが即座に発行されます。 https://api.apiinferencellm.com/v1 すべてのリクエストに必要な唯一のベースURLです。

最初のリクエスト

標準のHTTP POSTリクエストを使用してチャット完了エンドポイントに最初のプロンプトを送信してください。モデル識別子は単に"uncensored"であり、テキスト入力を即座に生成に受け入れます。YOUR_API_KEYをダッシュボードに表示されている資格情報に置き換えてください。

Copycurl https://api.apiinferencellm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 Python libraries for data analysis"}]
  }'

このリクエストは、法的な成人向けコンテンツに対してフィルタリングなしで直接テキストレスポンスを返します。

Python SDK統合

OpenAIクライアントをベースURLとAPIキーで初期化してプログラム的にリクエストを送信します。ライブラリはシリアライズを自動で処理し、温度やtop_pなどのカスタムパラメータをすべて保持します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

クライアントを1回設定し、アプリケーション全体で再利用して一貫したパフォーマンスを実現してください。

Node SDKの統合

OpenAIパッケージをインポートし、ベースURLを当社の推論プロバイダーに設定します。このアプローチは、すでにOpenAI互換サービスを使用している既存のNode.jsプロジェクトで機能します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

APIキーを構成オブジェクトに渡して、認証済みリクエストをすぐに有効にします。

ストリーミングレスポンスとトークン

ストリーミングを有効にするには、streamパラメータをtrueに設定してリアルタイムのトークン配信を有効にします。各チャンクには部分的なテキストが含まれ、最終チャンクには正確な課金のための合計トークン使用量が含まれます。この方法により、最大16,000トークンの長い出力に対する知覚遅延を削減します。

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)

各チャンクの処理前にレスポンスステータスを確認してエラーを適切に処理してください。

制限、エラー & コンテキスト

1分あたり300リクエスト、キーあたり8つの同時リクエストを遵守してレート制限を管理します。コンテキストウィンドウは、プロンプトと完了の両方で100,000トークンをサポートします。401エラーは無効なキーを示し、402エラーはより多くのクレジットが必要であることを意味します。リクエストボディの8 MB制限を超えると、リクエストは即座に失敗します。