Proxy GPTのAPIドキュメント

認証とベースURL

APIキーを Authorization ヘッダー https://api.proxygpt.cc/v1サービスはopenai互換APIであるため、既存の統合ロジックを書き換える必要はありません。ベースURLを更新し、標準的なヘッダー形式に資格情報を注入するだけです。アカウントごとにアクティブなキーが1つ用意されており、新しいキーを生成すると以前のキーは直ちに無効になります。これにより、複雑なルーティングオーバーヘッドなしでシンプルさが保たれます。Googleまたはメールログインで電話番号認証なしで即座にキーを取得できます。

最初のリクエスト

接続をテストするために標準的なチャット補完呼び出しを行います。モデルIDは uncensored 法的な成人向けトピックに対してコンテンツ拒否なしでテキスト生成を処理します。選択したパラメータで直接レスポンスが得られます。これはエンタープライズ機能のノイズなしで生のモデルアクセスを希望する開発者向けです。リクエストボディは最小限でシンプルです。

Copycurl https://api.proxygpt.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "fetch https api with python requests library"}]
  }'

このレスポンスは即座にテキストを返します。システムはプロンプトをトレーニングに使用しません。トーンを調整するために異なるtemperatureやtop-p値で実験できます。これは特定のユースケース向けの信頼性の高い無制限GPT代替モデルです。

Python SDK

カスタムベースURLを持つ公式のOpenAI Pythonライブラリを使用します。この方法により、特定のベンダーにロックインされません。必要に応じて異なるプロキシサービスに簡単に切り替えることができます。コード構造は標準的な実装と同じです。単にクライアントをベースURLにポイントし、キーを提供するだけです。この方法はtemperatureのような標準パラメータすべてをサポートしています。 temperature および stop.

Copyfrom openai import OpenAI

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

レスポンスオブジェクトには生成されたテキストとトークン使用量が含まれています。結果を反復処理してコンテンツを抽出できます。これは、開発者が当社の無制限LLMをアプリケーションに統合する最も一般的な方法です。HTTPの詳細処理は自動的に処理されます。

Node SDK

Node.js環境で正しいベースURLを使用してOpenAIクライアントを初期化します。これにより、チャット完了用の慣用的なメソッドを使用できます。他のOpenAI互換サービスの場合と同じパラメータを渡すことができます。コードは簡潔で読みやすく、標準SDK以外の追加依存関係をインストールする必要はありません。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

レスポンスには完全な補完データが含まれます。メッセージコンテンツに直接アクセスできます。これはサーバーサイドの生成タスクに効率的です。プロキシは基盤となるネットワークリクエストを処理するため、アプリケーションロジックに集中できます。プロジェクトをスケーリングするための低コストなLLM APIオプションです。

ストリーミングレスポンス

streamを stream true に設定します。これにより生成されるたびに部分的なレスポンスが送信されます。完全な完了を待たずにユーザーにリアルタイムでテキストを表示できます。サーバーは各トークンに対してサーバー送信イベント (SSE) を送信します。最終チャンクにはリクエストの総トークン使用量が含まれます。これは即時フィードバックを必要とするチャットインターフェースに有用です。

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)

ストリームイベントを処理して最終テキストを累積します。プロキシGPTサービスは、ストリーミングが安定して一貫していることを保証します。ユーザーが考えを変えた場合はストリームを早期にキャンセルできます。これにより不要なトークン使用を削減し、クレジットを節約できます。これはレスポンシブなユーザーエクスペリエンスにとって重要な機能です。

レート制限とエラー

APIは信頼性を確保するために厳格なレート制限を適用しています。1分あたり300リクエスト、キーあたり8つの同時リクエストに制限されます。これらの制限を超えると、429エラーが発生します。認証エラーは無効なキーに対して401を返し、資金不足は402エラーを返します。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100,000トークンです。出力の最大値は16,000トークンですが、より低い値を指定しない限り max_tokensリクエストボディは8 MB以下にしてください。これらの制限は明確で一貫しています。隠れたレート制限を心配する必要はありません。このサービスは、予測可能なパフォーマンスを必要とする開発者のために設計されています。エラーは無料なので、成功した完了に対してのみ課金されます。