開発者クイックスタートガイド

認証 & ベースURL

APIキーを Authorization: Bearer ヘッダー。当社のベースURLは https://api.apiclaudecheap.com/v1制限なし. アカウントごとに1つのキーを取得でき、Googleまたはメールでのサインアップ直後に発行されます。電話番号は不要です。

チャット完了エンドポイント

テキストを送信 POST /v1/chat/completions. モデルは法的な成人向けトピックに対してコンテンツ拒否なしでテキストレスポンスを生成します。リクエストは標準的なJSON構造に従います。入力トークンは100万トークンあたり$0.15、出力トークンは$0.50です。エラーと拒否はクレジットを消費しません。接続を確認するために簡単なメッセージから開始してください。

Copycurl https://api.apiclaudecheap.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return only the current UTC timestamp"}]
  }'

Python SDK統合

オーバーライド base_url OpenAIクライアント内。APIキーとモデル名を渡します。クライアントはシリアライズを自動処理します。ストリーミングまたは完全なレスポンスの解析が可能です。このアプローチにより、既存のコードベースを再利用できます。ベースURLをエンドポイントに調整し、モデル名を uncensoredまず短いプロンプトでテストしてください。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apiclaudecheap.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 SDKの統合

を設定 baseUrl Nodeクライアントでのオプションです。APIキーをヘッダーに設定します。 uncensored モデルとして使用します。これにより、アプリケーションロジックを変更せずにプロバイダを切り替えることができます。SDKがHTTP接続を管理します。エラーを適切に処理してください。レスポンスのステータスコードを確認してください。JSONボディを解析してください。このメソッドは同期リクエストと非同期リクエストの両方で動作します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

SSEによるストリーミング

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: trueサーバーはServer-Sent Events (SSE) 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。最終チャンクにはトークン使用統計が含まれます。これにより、長い応答に対する知覚されるレイテンシが削減されます。アプリケーション内でチャンクをバッファリングしてください。それらを結合して完全なメッセージを形成してください。ストリーム中の接続エラーを処理してください。予算内に収まるようにトークン使用量を監視してください。

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)

Function Calling & JSON Mode

でツールを定義します tools 配列。モデルは必要な場合に構造化データを返します。 response_format: {type: "json_object"} 厳密なJSON用です。これにより、自動化のための予測可能な出力が保証されます。Temperatureとtop_pはランダム性を制御します。低い値に設定すると、応答はより決定論的になります。再現性のためにseedを設定してください。停止シーケンスは生成を早期に終了させます。presence_penaltyとfrequency_penaltyはトークンの繰り返しを調整します。