AIゲートウェイ：3行でクライアントを切り替え

前提条件：希望のSDKをインストール

リクエストを送信する前に、開発環境に必要なSDKがインストールされていることを確認してください。エンドポイントはOpenAI互換API標準に従っているため、公式ライブラリまたは互換クライアントを使用できます。Pythonの場合はpip install openaiを実行します。Node.jsの場合はnpm install openaiを使用します。次のステップで設定する環境変数以外に、追加の設定ファイルは必要ありません。

ステップ1: ベースURLとAPIキーを設定

当AIゲートウェイエンドポイントは固有のベースURLで動作します。ダッシュボードからAPIキーを取得し、SDKクライアントをhttps://api.openaigatewayapi.com/v1に設定する必要があります。これにより、すべてのリクエストが標準のOpenAIインフラストラクチャをバイパスし、無検閲モデルのサーバーに直接ルーティングされます。モデル名を変更する必要はありません。ベースURLを設定し、キーを入力するだけです。

ステップ2: 標準的なチャット完了リクエストを送信

クライアントを設定すると、標準的なチャット完了リクエストを送信できます。モデルIDはuncensoredです。このリクエストは基本的なテキスト入力・出力機能を示しています。システムはプロンプトを処理し、主要プロバイダが適用する一般的なコンテンツフィルタを適用せずに完了を返します（ただし、未成年者を含む性的に露骨なコンテンツは除く）。接続を確認するには、次のコマンドを使用してください。

ステップ3: サーバー送信イベントでストリーミングを有効化

低レイテンシとより良いユーザーエクスペリエンスのために、stream=trueを設定してストリーミングを有効にします。エンドポイントはサーバー送信イベント（SSE）をサポートしており、トークンが生成されるたびにそれを受け取ることができます。これは、長文の生成やインタラクティブなアプリケーションにとって特に有用です。レスポンスストリームは完了するまで部分的なチャンクを出力し、コンテキストウィンドウ全体が処理されるのを待たずにリアルタイムのフィードバックを提供します。

ステップ4: ツール連携のための関数呼び出しを使用

エンドポイントはツール呼び出しをサポートしており、関数を定義してモデルに呼び出しのタイミングを判断させることができます。これにより、外部APIやデータソースをLLMロジックに直接統合することで、複雑なワークフローを可能にします。toolsパラメータでツールを定義すると、モデルは適切な場合に構造化されたJSON出力を返します。この機能は標準的なOpenAI形式と完全に同等に動作するため、ツール連携ロジックを書き換えることなくプロバイダを簡単に切り替えることができます。

ステップ5: エラーとレート制限を処理

API キーの使用状況を監視し、エラーを適切に処理しましょう。キーが無効な場合は401エラー、前払いクレジットが尽きた場合は402エラー（チャージが必要）が発生します。キーあたり1分300リクエストのレート制限があり、超過すると429エラーになります。リクエストボディは8 MB以下に保ってください。コンテキストウィンドウはプロンプトと補完の合計で100,000トークンまでサポートします

cURL

コピーcurl https://api.openaigatewayapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

コピーfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.openaigatewayapi.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.js

コピーimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミング

コピー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)