API ドキュメンテーション および クイックスタート

認証 および Base URL 構成

最初のステップは、資格情報を取得することです。Get API keyページでGoogleまたはメール経由でサインアップして、すぐにトークンを受け取ります。電話番号は必要ありません。このトークンを使用して、すべてのリクエストを認証します。

ベースURLを HTTPS://api.lamaapikey.com/v1 に設定してください。これにより、呼び出しが当社の専用非制限モデルにルーティングされます。異なるモデルのためにプロキシの管理やエンドポイントの切り替えは不要です。

Copycurl https://api.lamaapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check the current latency for my key."}]
  }'

チャット 完了 エンドポイント (POST /v1/chat/completions)

標準のchat-completionsエンドポイントを使用してテキストメッセージを送信します。APIキーはAuthorizationヘッダーに入力します。モデル識別子は常に「uncensored」です。

この構成はOpenAI互換のクライアントのいずれかと動作します。公式SDKやHTTPライブラリを直接使用できます。APIはプロンプトに基づいてテキストレスポンスを返します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

対応 パラメータ: Temperature、 Top-P、 および ツール

温度とtop_pで創造性を制御します。温度を使用してランダム性を調整します。高い値はより多様な出力を生成します。低い値は応答をより決定論的にします。

toolsパラメータを使用して関数呼び出しを有効にします。関数のJSONスキーマを定義します。モデルは構造化されたツール呼び出しを返します。また、response_format json_objectでJSONモードを強制することもできます。これにより、アプリケーションでの予測可能なパーシングが保証されます。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.lamaapikey.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 応答 および 使用状況 メタデータ

stream パラメータを使用してストリーミングを有効にします。生成されるたびにチャンクが受信されます。これにより、長い応答に対する知覚遅延が軽減されます。

最終チャンクには使用メタデータが含まれています。これには課金用のトークン数も含まれます。エラーや拒否はクレジットを消費しません。成功した出力トークンのみに対して課金されます。

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)

JSON モード および Structured 出力

response_format json_objectを使用して構造化データを強制。モデルは有効なJSONのみを返します。これにより、コード内の解析エラーを防ぎます。

一貫したデータ抽出には、これを使用してください。プロンプトでスキーマを明確に定義してください。モデルはあなたの構造に従います。これは関数呼び出しともよく機能します。

最大限の多様性を得るためにtop_pを1.0に設定します。精度を高めるには温度を調整してください。創造性と構造化のバランスを取ります。

制限、 エラー、 および コンテキスト Window

コンテキストウィンドウ：合計100,000トークン。最大出力：16,000トークン。未設定の場合のデフォルトのmax_tokensは2,048です。リクエストボディの制限は8 MBです。

レートリミット: 1分間あたり300リクエスト。同時実行数: 8リクエスト。エラー: 401は無効なキー、402は残高なし、429はレートリミット超過を意味します。

1M入力トークンあたり$0.15。1M出力トークンあたり$0.50。暗号通貨でのみチャージ可能。