クイックスタート: 差し替え OpenAI互換API

ベースURLとAPIキーの設定

最初のステップは、SDKをエンドポイントに向けることです。使用 https://api.whatisopenrouterai.com/v1 ベースURLとして使用し、ダッシュボードからコピーしたキーを貼り付けます。この単一の変更により、標準的なOpenAI互換ヘッダーを維持したまま、すべての呼び出しを当社の無制限大規模言語モデルにリダイレクトします。

• Googleまたはメール経由でキーを生成します。
• 環境変数に保存してください。
• キーが簡単なリクエストで機能することを確認します。

Copycurl https://api.whatisopenrouterai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set variable x to five"}]
  }'

リクエストを /v1/chat/completions に送信

当社のAPIは、テキスト入力を伴う標準的なチャット完了を受け付け、テキスト出力を返します。 /v1/chat/completions モデルIDとメッセージ履歴付きエンドポイント。モデルIDは単に uncensored法的な成人向けコンテンツに対して拒否なしで回答するようにモデルを調整します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

SSEを介してトークンをストリーミング

ストリーミングはServer-Sent Eventsを介してリアルタイムフィードバックを提供します。各チャンクには部分的なテキストが含まれ、最終チャンクにはトークン使用統計が含まれます。このアプローチは、長文のレスポンスが完了するまで待機しながらもユーザーインターフェースをレスポンシブに保ちます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

response_formatでjson_objectを強制

を使用 response_format パラメータが {"type": "json_object"} 厳密なJSON出力を強制します。これにより、モデルが毎回正しい構造を推測するのではなく、アプリケーションの解析を予測可能にします。

ツールとtool_choiceを使用

関数呼び出しは標準のOpenAI APIと完全に一致します。リクエストでツールを定義し、モデルは適切な場合に構造化された引数を返します。tool_usageを強制できます。 tool_choice またはモデルに判断を委ねます。

利用可能なモデルを確認

クエリ GET /v1/models 利用可能な単一の無制限モデルを確認するため。このエンドポイントはモデルIDと詳細を返し、当社のサービスがアクティブでリクエストを受信する準備ができていることを確認します。複数のモデル選択肢を提供せず、統合をシンプルかつ焦点を絞ったものに保ちます。

ストリーミング

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)