クイックスタート：無制限LLM APIを統合する

前提条件：SDKと環境変数

お好みの言語のSDKをインストールし、資格情報を安全に保存しましょう。当社のサービスは標準的な認証を使用しているため、ダッシュボードからのAPIキーのみが必要です。ソースファイルにハードコードしないよう、環境変数にキーを保持してください。

• お使いの言語の公式SDKをインストールしてください。
• アカウントを作成し、APIキーを生成します。
• 設定 IA_API_KEY 環境変数に記述します。

この構成により、リクエストが追加の設定ステップなしで即時認証されます。

ステップ1：ベースURL付きクライアントの初期化

クライアントをベースURLに接続してリクエストを正しくルーティングします。デフォルトのベースURLを上書きして非制限モデルエンドポイントに到達する必要があります。これにより、以降のすべての呼び出しが正しいインフラストラクチャを使用します。

ベースURLを以下に設定してください https://api.iasansrestriction.com/v1 クライアント設定に記述します。この単一の変更により、テキスト生成のためにトラフィックが当社のサーバーに振り向けられます。

ステップ2: 最初のチャット完了を送信する

接続をテストし、テキスト出力を受け取るための最初のリクエストを行います。モデルIDを使用します。 uncensored 制限なしの大規模言語モデルにアクセスします。このモデルは、デフォルトで法的な成人向けまたは論争的なトピックを拒否しません。

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions システムメッセージとユーザーメッセージを使用します。レスポンスには、標準的なコンテンツフィルタなしで生成されたテキストが含まれます。

ステップ3: ストリーミングレスポンスを処理する（SSE）

リアルタイムのトークン配信を有効にしてユーザーエクスペリエンスを向上させます。stream パラメータを stream パラメータを true リクエストボディに記述します。サーバーはチャンクのServer-Sent Events (SSE)ストリームを返します。

テキストを逐次表示するために、到着するたびに各チャンクを処理します。このアプローチにより、長文コンテンツ生成の知覚されるレイテンシが削減されます。

ステップ4: 関数呼び出しとJSONモードを使用する

組み込みのフォーマット機能を使用してデータ出力を構成します。設定によりJSONレスポンスを強制できます response_format に {"type": "json_object"}これにより、後続のアプリケーションでの予測可能なパースが保証されます。

関数呼び出し機能を有効にするために、リクエストにツールを定義します。モデルはコードが直接実行できる構造化引数を返します。

ステップ5: トークンと制限を管理する

サービス中断とコスト管理を避けるため使用状況を確認してください。トークンごとに課金され、エラーと拒否は無料です。クレジットは期限切れにならないため、必要に応じてチャージできます。

制限を尊重してください：1分あたり300リクエスト、および100,000トークンのコンテキストウィンドウ。429エラーはレート制限を超えたことを示します。401エラーはAPIキーが無効であることを意味し、402エラーは残高不足を示します。

cURL

Copycurl https://api.iasansrestriction.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of ten valid JSON objects"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミング

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)