モデルAPIクイックスタートガイド

認証とベースURL

エンドポイントは https://api.modelapis.cc/v1キーをに渡します Authorization ヘッダーを Bearer トークンとして使用します。システムは、無効なキーを含むリクエストを 401 エラーで拒否し、保有していないクレジットを使用しようとした試みを 402 レスポンスでブロックします。ダッシュボードで新しいキーを即座に生成でき、古いキーは即座に非アクティブになります。

チャットCompletionを送信

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions メッセージ履歴を使用します。モデルIDは「uncensored」で、 temperature および top_pこの構成は、OpenAIプロトコルをサポートするすべてのクライアント（Cursorやその他の開発ツールを含む）と連携します。

Copycurl https://api.modelapis.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "get current unix timestamp"}]
  }'

レスポンス内の content アシスタントメッセージ内のフィールド。レート制限を超えると、APIは429ステータスコードを返します。ヘッダーを手動で解析する必要なく、ダッシュボードで残高を直接監視できます。

SSE経由のストリーミングレスポンス

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエストボディに記述します。APIは生成されるテキストの部分的なチャンクを含むServer-Sent Events (SSE)を返します。このアプローチは、テキストが生成される際にレンダリングされるチャットインターフェースの構築に最適です。

Copyfrom openai import OpenAI

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

各チャンクには最終レスポンスの断片のみが含まれます。最終チャンクには、リクエストの完全なトークン使用統計が含まれます。これにより、生成が完了するのを待たずにリアルタイムでコストを追跡できます。

関数呼び出しとツール

リクエストでツールを定義する tools パラメータを設定し、 tool_choice に auto. モデルは適切な場合に構造化されたツール呼び出しを返し、アプリケーションが外部関数を実行できるようにします。この機能は標準的なOpenAI SDKとシームレスに動作します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

解析する tool_calls アシスタントメッセージ内の配列を使用してバックエンドロジックをトリガーします。その後、結果をツールレスポンスとして会話にフィードバックできます。このサイクルにより、APIを離れることなく複雑なエージェントワークフローが可能になります。

JSONモードの強制

設定 response_format に {"type": "json_object"} モデルが有効なJSONのみを出力するように強制します。これは、レスポンスをプログラムで解析するアプリケーションにおいて重要です。モデルはこの制約を厳格に遵守します。

データパイプラインで予測可能な構造が必要な場合にこのモードを使用してください。これにより、後処理用の正規表現ハックの必要性が減少します。モデルはJSONモードでもフィルターなしを維持し、コンテンツフィルターなしで生データを配信します。

トークン制限とコンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウは、プロンプトと補完を合わせて最大100,000トークンをサポートします。リクエストごとに最大16,000トークンの出力をリクエストできます。指定しない場合 max_tokensデフォルト値は2,048トークンです。

キーあたり1分あたり300リクエストが制限されます。最大リクエストボディサイズは8 MBです。これらの制限は高ボリューム使用のための安定したパフォーマンスを保証します。エラーと拒否は前払いクレジットを消費しないため、成功した生成のみに対して課金されます。

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)