APIドキュメント＆クイックスタート

ベースURLと認証

使用 https://api.glmdocs.com/v1 ベースURLとして使用します。APIキーを Authorization: Bearer ヘッダー。サインアップ直後にキーが取得できます。電話番号は不要です。キーはアカウントごとに一意です。新しいキーを生成する際は古いキーを置き換えてください。キーを安全に保管してください。

Copycurl https://api.glmdocs.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how to parse JSON in Python"}]
  }'

認証は標準的です。OpenAI SDKのいずれもここで動作します。ベースURLを変更し、APIキーを設定するだけです。エラーは標準的なHTTPコードで返されます。無効なキーには401を、残高不足には402を使用します。

Pythonを使用した最初のリクエスト

公式のPython SDKを使用して最初のプロンプトを送信してください。パッケージをインストールします。ベースURLを設定します。クライアントをインポートします。チャット完了を呼び出します。モデルIDは"uncensored"です。テキスト入力を受け取り、テキスト出力を返します。追加の設定は不要です。応答には生成されたテキストが含まれます。

Copyfrom openai import OpenAI

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

この構成は単純なスクリプトで機能します。後でパラメータを調整できます。モデルは合法的な成人トピックを拒否しません。当社のサーバーで動作します。使用したトークンのみに対して課金されます。エラーはクレジットを消費しません。拒否は無料です。

Node.js の統合

標準クライアントを使用してNode.jsに統合します。環境変数を設定します。クライアントを初期化します。完了をリクエストします。レスポンスを処理します。コードはシンプルです。同じモデルIDを使用します。SDKがシリアライズを処理します。構造化データが得られます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Node.jsユーザーも同じレイテンシが得られます。APIはデフォルトで同期処理です。ストリーミングには追加の設定が必要です。エラー処理は重要です。ネットワークの問題をキャッチしてください。レート制限を確認してください。ベースURLは一定のままです。APIキーも変更されません。

ストリーミングレスポンス

リアルタイム出力のためにストリーミングを有効にします。ストリームフラグを設定します。生成されるたびにチャンクを受け取ります。最後のチャンクにはトークン使用量が含まれます。これによりコストを追跡できます。SSE がサポートされています。データストリームを解析します。テキストを段階的に表示します。ユーザーはすぐに進行状況を見ることができます。

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)

ストリーミングは知覚レイテンシーを低減します。PythonとNodeの両方で動作します。トークン数は末尾に表示されます。合計して総使用量を算出してください。エラーはストリームを中断します。切断には適切に対応してください。コンテキストウィンドウは広大です。トークン数に留意してください。

関数呼び出しとJSONモード

構造化された出力のために関数呼び出しを使用します。リクエスト内でツールを定義します。モデルは有効なJSONを返します。厳格な出力のためにJSONモードを有効にします。 response_format に json_objectTemperatureはランダム性を制御します。Top_pは多様性を制限します。Stopシーケンスは生成を停止します。Seedは再現性を保証します。

存在度ペナルティと頻度ペナルティは反復を調整します。コーディングタスクに使用してください。ツールは画像を渡すことができます。関数の引数は文書を受け付けます。OCRの経由は不要です。モデルはマルチモーダル入力を処理します。これはエージェントにとって強力です。ツールを慎重に設定してください。エッジケースをテストしてください。

レート制限とコンテキスト

レート制限は1分間あたり300リクエストです。同時実行数は8に制限されます。リクエストボディは8 MB未満である必要があります。コンテキストウィンドウは100,000トークンです。これにはプロンプトと補完が含まれます。最大出力は16,000トークンです。デフォルトの出力は2,048トークンです。設定 max_tokens これを延長します。

エラーは明確なコードを返します。401は無効なキー、402はクレジット不足、429はレート制限を意味します。ダッシュボードで利用状況を確認してください。クレジットの有効期限はありません。前払い残高はすべての呼び出しをカバーします。トップアップには暗号通貨のみ。USDTまたはUSDC。