統合クイックスタート

認証とベースURL

まずは API キーを取得 でアカウントを作成してください。サインアップすると、一意な API キーがすぐに発行されます。トライアルにはクレジットカードの登録は不要で、プロンプトは学習に使用されません。このキーを使用して、ホストされたエンドポイントに対してリクエストの認証を行います。

すべてのリクエストのベースURLはhttps://api.llmrouterapi.com/v1です。このURLは公式のOpenAI SDKおよび標準的なOpenAI互換クライアントと互換性があります。クライアントの設定をこのベースURLに向け、ヘッダーをAuthorization: Bearer YOUR_API_KEYに設定するだけです。複雑なルーティングロジックは不要です。インフラストラクチャは当社が管理します。

最初のリクエスト：チャット補完

POST /v1/chat/completionsエンドポイントに最初のリクエストを送信してください。モデルIDは"uncensored"として指定する必要があります。このモデルは、法的な成人向け利用においてコンテンツ拒否なしで回答するように調整されたオープンウェイト大規模言語モデルです。プロンプトと補完の両方を含む100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。

以下は、標準的なJSONペイロード構造を示すcurlを使用した基本的な例です。

Copycurl https://api.llmrouterapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python SDKの使用

Python開発者向けに、公式のopenaiパッケージはそのまま動作します。クライアントを設定してベースURLとAPIキーを使用してください。これにより、ベースURLとAPIキーを変更するだけで既存のコードが即座に動作します。クライアントは直列化とエラー解析を自動的に処理します。

初期化またはリクエストでモデルをuncensoredとして指定してください。このアプローチにより統合の摩擦が解消され、既存のLLMツールの堅牢なエコシステムを活用できます。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmrouterapi.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.js統合

Node.js開発者は、openainpmパッケージまたはfetchベースのクライアントを使用できます。baseURLをエンドポイントに設定し、ヘッダーにキーを提供してください。この方法は、リクエストライフサイクルに対してプログラム的な制御が必要なサーバーサイドアプリケーションやエッジ関数に最適です。

APIはツール呼び出しと関数呼び出しをサポートしており、チャット補完内でカスタム関数を定義できます。これにより、モデルのレスポンス構造から直接複雑なロジックとデータ取得が可能になります。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmrouterapi.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

レイテンシの低減とユーザーエクスペリエンスの向上のために、リクエストにstream: trueを設定してストリーミングを有効にしてください。APIはサーバーサイドイベント（SSE）ストリームを返し、トークンが生成されるたびに配信します。これは、ユーザーが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特に有用です。

各チャンクには部分的なコンテンツが含まれており、テキストを段階的にレンダリングできます。この機能は標準的なOpenAI互換ストリーミングクライアントとシームレスに動作し、イベント構造の追加解析ロジックは不要です。

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)

制限、エラー、モデル一覧

使用状況を監視し、エラーを適切に処理してください。APIはキーごとに1分あたり300リクエスト、リクエストボディの制限は8 MBです。キーが無効な場合、401エラーが返されます。402ステータスは前払いクレジットが不足していることを示します。429エラーはレート制限を超えたことを示します。

利用可能なモデルはGET /v1/modelsで一覧表示でき、uncensoredモデルが返されます。なお、このサービスは埋め込み、画像、音声生成は提供しません。アカウント管理については、APIキーをいつでも再生成できます（以前のキーは無効になります）。クレジットは期限切れにならず、$10からチャージできます。