APIドキュメント：無制限チャット完了

ベースURLと認証設定

クライアントをエンドポイントに接続することから始めましょう。 https://api.tokencostclaude.com/v1 すべてのリクエストのベースURL。認証は Authorization Bearerトークン付きのヘッダー。

Copycurl https://api.tokencostclaude.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the 2024 monthly costs for ten million tokens"}]
  }'

キーは安全に保管してください。アクティブなキーが1つのみ保持されます。ダッシュボードで新しいキーを生成することで、古いキーと置き換えてください。

POST /v1/chat/completions エンドポイント ガイド

にJSONボディをポストしてテキストを生成してください。 /v1/chat/completions パス。モデルIDは「 uncensored.

Copyfrom openai import OpenAI

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

入力トークンは100万トークンあたり$0.15です。出力トークンは100万トークンあたり$0.50です。エラーや拒否には請求されません。前払いクレジットは、コンテンツの生成が成功したときにのみ減少します。

SSEでのストリーミングレスポンスとトークン使用量

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: trueサーバーはServer-Sent Eventsを返します。各チャンクには部分的なテキストとメタデータが含まれます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

トークン使用量データは最後のチャンクに表示されます。これにより、リクエストごとの正確なコスト追跡が可能です。解析 usage フィールド。リアルタイムで支出を監視します。

関数呼び出し（ツール）とJSONモードのサポート

でツールを定義します tools 配列。モデルは構造化されたツール呼び出しで応答します。 response_format に設定 {"type": "json_object"}.

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)

これは標準的なOpenAI互換クライアントで動作します。ツール選択を設定することで、モデルが関数を呼び出すかプレーンテキストを生成するかを制御できます。

パラメータ: temperature、top_p、stop、seed、ペナルティ

などの標準的なパラメータを使用してモデルの動作を調整する。設定 temperature ランダム性用。使用 top_p ヌクレウスサンプリング用。定義 stop シーケンスで生成を早期に停止します。

設定 seed 再現性のために。 presence_penalty および frequency_penalty 反復を制御します。これらのフィールドはOpenAI API仕様に完全に準拠しています。

GET /v1/models エンドポイントとモデルIDの使用

GET リクエストで利用可能なモデルをクエリします。 GET /v1/models エンドポイント。確認してください uncensored モデルがリストされています。レスポンスは接続が有効であることを確認します。

常に uncensored リクエストのモデルIDとして使用します。これにより、制限のない大規模言語モデルに確実にアクセスできます。重いペイロードを送信する前に、このエンドポイントで接続の問題をデバッグしてください。