Grok limity API： クイックスタート ガイド

認証 & ベースURL

クライアント設定でAPIキーとベースURLを設定します。当サービスは標準的なヘッダーを使用しているため、ロジックを書き換えずに既存のOpenAI SDK設定に置き換えることができます。アカウントごとに1つのアクティブなキーが提供され、侵害された場合は即座に再生成できます。ベースURLは HTTPS://api.groklimity.com/v1 で、特別なミドルウェアは必要ありません。 覚えておいてください プロンプトデータが学習に使用されず、独自のプロンプトのプライバシーが確保されます。

最初のリクエストを送信する

モデル ID を使用して /v1/chat/completions へ POST リクエストを送信します uncensored. このエンドポイントは標準的なパラメータ temperature および stop シーケンス。シンプルなシステムメッセージを使用して接続をテストし、レイテンシを確認できます。エラーは 401 無効なキーを示しますが、 402 プリペイド残高が枯渇したことを意味します。 注記 コンテキストウィンドウは入出力合わせて100,000トークンに及びます。

Copycurl https://api.groklimity.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix the syntax error in the loop."}]
  }'

Python SDK統合

公式の openai パッケージを指すようにベースURLを設定します。これにより、同期または非同期の呼び出しに対して馴染みのあるPythonメソッドを使用できます。モデルを uncensored 正しいエンドポイントにアクセスしていることを確認します。GPT-4と同様にメッセージのリストを渡すことができます。ライブラリはトークンカウントを自動処理するため、使用制限を常に把握できます。 ヒント: を使用 max_tokens 長い回答を上限に抑えるために使用します。デフォルトは2,048トークンで、リクエストごとのハード最大値は16,000です。

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node SDKの設定

APIキーとカスタムベースURLでクライアントを初期化します。Node開発者は標準の chat.completions.create メソッド。このアプローチは、すでにOpenAIクライアントを使用している既存プロジェクトとシームレスに動作します。リクエスト構造を書き直す必要はありません。SDKはHTTP接続を管理し、JSONレスポンスを効率的に解析します。 警告: max_tokens, デフォルトの出力は2,048トークンに制限されます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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指定します。これにより、部分的なトークンのServer-Sent Events (SSE)ストリームが返されます。生成されるにつれてリアルタイムでテキストをレンダリングでき、ユーザーにとっての体感レイテンシーを改善できます。最後のチャンクには、課金用の総トークン使用量統計が含まれます。この方法は、即時フィードバックを期待するチャットインターフェースに最適です。 要件: クライアントがSSEイベントを正しく処理し、メモリリークを回避することを確認します。

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)

制限、エラー & コンテキスト

各キーは1分あたり300リクエストと8つの同時リクエストを許可します。これを超えると、 429 レート制限エラー。リクエストボディは8 MBに制限されており、ほとんどの標準的な会話履歴に収まります。エラーは無料のため、失敗したリクエストでもプリペイドクレジットは消費されません。モデルは関数呼び出しと構造化出力のためのJSONモードをサポートしています。 制約: アカウントごとにアクティブなキーは1つだけなので、キーのローテーションは慎重に行ってください。