開発者向けAPIドキュメント

認証 & ベースURL

APIキーはすべてのリクエストを認証します。 Authorization ヘッダーを Bearer トークンとして使用します。ベースURLは https://api.keyapiglm.com/v1このエンドポイントは任意の OpenAI 互換クライアントと連携します。コード内の標準的な OpenAI ベース URL を置き換えることができます。当社のサービスが uncensored モデルへのルーティングを処理します。

最初のリクエスト

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completionsモデルIDとプロンプトを含めてください。レスポンスには生成されたテキストが含まれます。シンプルなテキスト補完から始められます。当APIは追加のフォーマットなしで生トークンを返します。

Copycurl https://api.keyapiglm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Verify endpoint latency for high traffic loads"}]
  }'

キーはすぐに機能します。レスポンス内の choices 配列。各選択肢には生成されたコンテンツを含むメッセージがあります。エラーは標準のHTTPコードを返します。

Python SDK統合

インストール openai パッケージ。ベースURLをエンドポイントに設定します。APIキーでクライアントを初期化します。呼び出し chat.completions.create メソッド。モデルIDを渡します。 uncensored既存の OpenAI コードで動作します。追加のラッパーは不要です。

Copyfrom openai import OpenAI

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

レスポンスオブジェクトを処理し、最初の選択肢からテキストを抽出します。スクリプトはスムーズに実行され、標準的なロギングによりデバッグが容易になります。

Node SDKのセットアップ

NodeでOpenAIクライアントをインポートします。ベースURLを設定します。キーをコンストラクタに渡します。チャット完了関数を呼び出します。同じモデルIDを使用します。このアプローチは時間を節約します。よく知られたパターンを再利用します。APIは高速にレスポンスを返します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

生成されたテキストをログに記録します。catch ブロック内でエラーを処理しているか確認してください。Node アプリはシームレスに統合されます。カスタム HTTP クライアントは不要です。標準的な JSON レスポンスが期待どおり取得できます。

ストリーミングレスポンス（SSE）

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: trueAPIはServer-Sent Events を送信します。各チャンクには部分的なテキストが含まれます。これらを連結して完全なレスポンスを作成します。これにより体感レイテンシが低減されます。ユーザーはテキストが即座に表示のされのを見ることができます。

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)

イベントループで各チャンクを処理します。最終チャンクにはトークン使用量が含まれます。モデルの完了時にストリーミングを停止します。この方法は任意の SSE クライアントで動作します。UI がリアルタイムで更新されます。

制限 & エラー

レート制限は1分間あたり300リクエストです。キーごとの同時実行数の最大値は8です。リクエストボディは8 MBを超えてはいけません。コンテキストウィンドウは100,000トークンです。エラーは標準的なコードを返します。無効なキーには401を使用してください。残高不足には402を使用してください。レート制限には429を使用してください。詳細はレスポンスボディを確認してください。リトライロジックは一時的な問題を処理します。統合は安定して動作します。