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クイックスタート: OpenAI SDK の接続

OpenAI SDK を数秒で当社の uncensored LLM エンドポイントに接続します。このガイドでは、サブスクリプションの摩擦ゼロでテキスト生成を開始するための正確な設定手順を解説します。

前提条件:SDKと環境

お好みの言語の公式クライアントライブラリをインストールしてください。最新のPythonまたはNode.jsランタイムと、ダッシュボードから取得した有効なAPIキーが必要です。環境変数はクライアントインスタンスを初期化する前に安全に設定する必要があります。

構成: base_url と API キー

デフォルトのOpenAIホストではなく、当社の専用エンドポイントにSDKを指してください。ダッシュボードで提供されるベースURLを使用し、生成されたキーを標準的な認証ヘッダーに割り当ててください。これにより、カスタムヘッダーなしで、すべてのリクエストが制限なしモデルインフラストラクチャに正しくルーティングされます。

最初のチャットCompletionを送信

接続性を確認するためにチャット完了エンドポイントにシンプルなPOSTリクエストを送信します。当社のuncensoredモデルは標準的なプロンプトに瞬時に応答し、即時の拒否なしでコンテンツ生成をテストできます。キーが正常に機能することを確認するには、以下の例を使用してください:

curl https://api.mistralopenaicompatibleapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list top 5 linux commands for disk cleanup"}]
  }'

レスポンスは、モデルが入力値を許可されたコンテキストウィンドウ内で処理したことを確認します。これで、このロジックをアプリケーションワークフローに統合できます。

Python SDK の実装

Python用の公式ライブラリを使用して、リクエストのシリアライズを自動で処理します。ベースURLを当社のドメインに設定し、APIキーを主要な認証パラメータとして渡します。この方法は、ローカルテストと本番デプロイメントの両方で同じように動作します。

from openai import OpenAI

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

ネットワークエラーや無効なキーが標準的なHTTP例外を発生させるため、例外を適切に処理してください。ライブラリはプリペイド残高に対してトークンカウントを効率的に管理します。

Node SDKの実装

Node.js環境で正しいベースURLとAPIキーを使用してクライアントを初期化します。SDKは、異なるユースケースのために同期および非同期パターンをサポートしています。一貫した結果を得るためにモデルIDを "uncensored" に構成します。

import OpenAI from "openai";

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

Nodeユーザーは、Pythonユーザーと同じトークン課金構造とレート制限の恩恵を受けます。使用状況ダッシュボードを監視し、前払いクレジットの消費を正確に追跡しましょう。

ストリーミング応答と制限

ストリーミングを有効にしてトークンを逐次受信し、長い出力に対する知覚遅延を軽減します。当社のAPIはServer-Sent Eventsをサポートしており、チャットインターフェースに最適です。高負荷時のレートリミット(429)やトークン制限に注意してください。

stream = 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)

各リクエストは100,000トークンのコンテキストウィンドウと16,000トークンの出力制限を尊重します。401エラーは認証情報が無効であることを、402エラーはプリペイドクレジットが不足していることを示します。ペイロードの拒否を避けるために、リクエストを8 MB未満に保ってください。

よくある質問

mistral OpenAI互換APIエンドポイントURLは?

ベースURLは HTTPS://api.mistralopenaicompatibleapi.com/v1 。デフォルトの OpenAI ホストの代わりに、このアドレスに SDK を向けてアンセンセンドモデルを使用してください。

前払いクレジットシステムはどのように機能しますか?

あなたは消費されたトークンのみ課金され、月額料金はありません。クレジットは暗号通貨でチャージされ、有効期限がありません。エラーと拒否は前払い残高を消費しません。

標準的なOpenAI SDKをあなたのAPIで使用できますか?

はい、当エンドポイントは公式のOpenAI SDKと完全に互換性があります。設定ファイルのbase URLとAPIキーを更新するだけで済みます。

APIキーを取得

登録して、キーを取得し、エンドポイントのベースURLを更新するだけです。それだけです。