LLM ホスティング：LLM API クイックスタートガイド

認証とキー

LLM ホスティング API を使用するには、アカウントダッシュボードから API キーが必要です。このキーはすべてのリクエストを認証します。キーを安全に保管してください。キーを持っている人は誰でも前払いクレジットを使用できます。キーはいつでも再生成でき、以前のキーは直ちに無効になります。各アカウントは 1 つのアクティブなキーをサポートします。新しいアカウントには試用クレジットが付与されるため、電話番号やクレジットカードは必要ありません。

ベース URL の設定

当 API は OpenAI と完全に互換性があります。切り替えるには、クライアントのベース URL を https://api.llmhostingapi.com/v1 に更新し、認証ヘッダーに API キーを設定してください。これは公式の OpenAI SDK および互換性のある任意のクライアントライブラリで動作します。コードロジックを変更する必要はなく、エンドポイントと認証情報のみを変更してください。使用するモデル識別子は uncensored です。

Copycurl https://api.llmhostingapi.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."}]
  }'

チャット完了エンドポイント

POST /v1/chat/completions を介してモデルにテキストを送信します。API はメッセージを受け取り、テキストレスポンスを返します。入力と出力の両方で 100,000 トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。構造化データ抽出のための関数呼び出しもサポートしています。このモデルは、追加設定なしでクリエイティブ、研究、または成人向けコンテンツの生成に適した、法的な成人向け用途でのコンテンツ拒否なしの回答にチューニングされています。

Copyfrom openai import OpenAI

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

ストリーミングレスポンス（SSE）

低レイテンシとリアルタイムのユーザー体験のために、stream: true を設定してストリーミングを有効にします。API はサーバー送信イベント（SSE）チャンクを返します。これにより、生成されながら部分的なレスポンスを表示できます。ストリーミングは価格やトークン数に影響しません。ユーザーが即時フィードバックを期待するチャットインターフェースに推奨されます。クライアントが SSE パースを正しく処理することを確認してください。

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)

関数呼び出しサポート

リクエストボディのtoolsパラメータを使用して関数を定義します。モデルは適切な場合にプレーンテキストの代わりに関数呼び出しを返します。関数はクライアント側で実行し、その結果を次の会話ターンで送信する必要があります。これにより、データベースクエリやAPI統合などの複雑なワークフローが可能になります。モデルはユーザーのプロンプトと利用可能な関数の定義に基づいてツール選択を自動的に行います。

モデル一覧エンドポイント

利用可能なモデルを一覧表示するには GET /v1/models をクエリします。ID、作成日、所有者フィールド付きの uncensored モデルが表示されます。このエンドポイントは接続とモデルの利用可能性を確認するのに役立ちます。標準的な OpenAI 形式の JSON を返します。チャットリクエストを送信する前に認証の問題をデバッグするために使用してください。このエンドポイントは軽量で、すぐに返されます。

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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