認証：APIキーの使用
APIキーは、サーバーに送信するすべてのリクエストを認証します。アカウントごとに1つのキーを発行し、ダッシュボード経由で生成します。このキーを Authorization Bearerスキームを使用するヘッダー。無効なキーを送信すると401エラーを返します。前払いクレジットが枯渇した場合は、続行するために暗号通貨でチャージする必要がある402エラーを返します。
ベースURLとエンドポイント構造
チャット完了のための単一のベースURLにすべてのリクエストを直接送信します。埋め込み、画像生成、ファインチューニングエンドポイントは提供しません。標準的な POST /v1/chat/completions プロンプトを送信するパスです。また、 GET /v1/models 利用可能なモデル識別子を確認する。この構造により、カスタムルーティングロジックなしで既存のOpenAI SDKクライアントとの互換性が確保されます。
クイックスタート: ablated AI での最初のリクエスト
シンプルなテキストリクエストを送信してuncensoredモデルをすぐにテストします。公式のOpenAIライブラリまたは任意のHTTPクライアントを使用して、メッセージをPOSTしてください。モデルは法的な成人向けコンテンツをフィルタリングせずにテキスト応答を返します。プレースホルダキーをダッシュボードから取得した実際の資格情報に置き換えてください。
curl https://api.aiablated.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "what is the current version of the api"}]
}'このリクエストは基本的なインタラクションフローを示しています。アブレーションされたモデルから直接の回答が得られます。システムプロンプトを調整して、特定のユースケースに対するペルソナやコンテキストを定義してください。
Python SDK統合
APIをアプリケーションに統合するために、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用します。クライアント設定でベースURLとAPIキーを設定します。このアプローチは、シリアライズとエラー解析を自動的に処理します。レスポンスをストリーミングするか、同期して取得できます。クライアントライブラリが接続のライフサイクルを管理します。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.aiablated.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)このコードスニペットはクライアントを正しく初期化します。当社の特定のベースURLを指します。ストリーミングと関数呼び出し機能との完全な互換性のために、最新のopenaiパッケージをインストールしてください。
Node.js SDKの統合
標準SDKを使用してJavaScriptまたはTypeScriptプロジェクトにAPIを統合します。ベースURLを当社のサービスに設定します。これにより、次のような馴染みのあるメソッドを使用できます chat.completions.createSDKはリクエストヘッダーとレスポンス解析を処理します。レート制限や認証失敗に対するエラー処理を簡単に追加できます。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.aiablated.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);この設定により、Nodeアプリケーションが正しく通信できます。ベースURLの上書きが重要なステップです。これを行わないと、SDKは当社のサーバーではなくOpenAIのクラウドにアクセスしようとします。
ストリーミングレスポンスとトークン使用量
Server-Sent Events (SSE) を介してトークンごとに応答を受信します。これにより、長い出力に対する知覚されるレイテンシーが軽減されます。ストリームの最終チャンクには、リクエストの総トークン使用量が含まれます。プリペイドクレジットの消費状況をリアルタイムで追跡できます。設定 stream: true リクエストペイロードに指定してこのモードを有効にします。これはチャットインターフェースやライブテキスト生成に最適です。
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)このストリーミング方式は滑らかなユーザー体験を提供します。最後のチャンクには利用統計情報が含まれます。これらの数値を監視して、前払いクレジットを効果的に管理してください。ストリーミング中のエラーはSDKによって適切に処理されます。
