認証とベースURLのセットアップ
APIキーの生成はダッシュボード経由で行い、SDKを指定されたエンドポイントに設定してください。ベースURLは HTTPS://api.claudetoken.cc/v1 で、これは設定ファイル内の標準的なOpenAIプロキシアドレスに置き換えます。この変更1つで、すべてのリクエストが当社の無制限推論エンジンにルーティングされ、OpenAI互換クライアントとの完全な互換性を維持します。
- キー生成ページにアクセスし、Googleで続行するか、メールアドレスとパスワードを使用してください。
- 生成された API キーを直ちにコピーしてください。これは一度だけ表示されます。
- 環境変数または設定オブジェクトを設定し、新しいベースURLを指すようにします。
curl https://api.claudetoken.cc/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "calculate the total token usage for this prompt"}]
}'最初のチャットCompletionリクエストを送信
モデルからフィルターなしの応答を受け取るための標準的なチャット完了ペイロードを送信します。モデル識別子 "uncensored" を使用して、標準プロキシではなく専用uncensoredウェイトにアクセスしていることを確認します。このリクエスト構造は標準的なOpenAIエンドポイントを模倣しているため、アプリケーションロジックを書き換えずにプロバイダを切り替えることができます。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.claudetoken.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)レスポンスにはchoices配列内に生成されたテキストが含まれます。標準的なモデルが拒否する可能性のある成人向けまたは論争的なトピックを尋ねることで、無制限な性質をすぐに確認できます。
温度、top_p、およびシードの構成
標準的なサンプリングパラメータを使用してuncensoredモデルの創造性と再現性を制御します。temperature値を調整してランダム性に影響を与え、top_pは核サンプリングの閾値を制限します。seedを設定すると、同一の入力に対して同一の出力が生成され、デバッグや再現可能なコンテンツ生成に不可欠です。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.claudetoken.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);これらのパラメータは、OpenAI APIで動作するのと同じように機能します。決定論的なレスポンスを得るために温度を下げるか、より創造的で制約の少ないテキスト生成のために温度を上げることで、出力スタイルを微調整できます。
JSONモードと関数呼び出しの有効化
プログラムでの使用のためにAPIインタラクションを構成し、JSONモードを有効にするか、関数呼び出し用のツールを定義します。response_formatをjson_objectに設定してモデルを厳格なJSON出力に強制し、アプリケーションでのデータ解析に最適化します。リクエスト内で関数スキーマを定義することで、モデルが特定のアクションを実行できるようにすることもできます。
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)この機能により、フォーマットエラーの心配なく、無制限LLMを自動化されたワークフローに統合できます。モデルは提供されたスキーマに従い、ダウンストリームプロセスのための信頼性の高いデータ抽出を保証します。
ストリーミングレスポンスと使用量の処理
ストリーミングを有効にして、トークンをServer-Sent Events (SSE)を介してリアルタイムで受信します。この方法は知覚されるレイテンシを軽減し、生成されるたびにuncensoredの出力を表示できるようにします。ストリームの最終チャンクにはトークン使用量統計が含まれており、これはプリペイドクレジットから差し引かれます。
コンテンツフィルタによるものではないエラーや拒否はトークンを消費しませんが、標準的なレート制限が適用されます。このアプローチにより、失敗した接続に対する無駄を避け、実際の推論作業に対してのみ課金されます。
レート制限とコンテキストウィンドウの理解
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という厳格な制限に対してリクエスト量を確認してください。コンテキストウィンドウは、プロンプトと補完を合わせた合計で最大100,000トークンをサポートし、1リクエストあたりの最大出力長は16,000トークンです。max_tokensを指定しない場合、デフォルトの出力制限は2,048トークンです。
429 エラーはレート制限に達したことを示し、401 エラーは通常、API キーが無効または期限切れであることを意味します。推論リクエストに十分な資金がないことを示す 402 エラーを回避するには、前払い済みのクレジットが有効であることを確認してください。
