AIコーディングAPI クイックスタートガイド

認証の設定

API キーの取得ページでアカウントを作成してください。メールアドレスとパスワードのみで、カード登録は不要です。サインアップすると、API キーが1つすぐに発行されます。このキーはベースURL https://api.codingllmapi.com/v1 へのすべてのリクエストを認証します。

キーを安全に保管してください。ダッシュボードからいつでも再生成でき、以前のキーは即時無効になります。リクエストに含めるモデル識別子は uncensored です。これはGPT、Claude、またはGeminiのプロキシではなく、独自のサーバーで動作するオープンウェイトモデルです。

最初のリクエスト

OpenAI互換の形式で標準的なチャット完了リクエストを送信します。APIはrole（user/assistant/system）とcontentを持つメッセージを受け付けます。合法な成人向けまたは論争のあるトピック（未成年者に関するものを除く）のフィルタリングなしで、コード生成に最適化されたテキスト出力を返します。

• ベースURL: https://api.codingllmapi.com/v1
• エンドポイント: POST /v1/chat/completions
• モデル: uncensored

Copycurl https://api.codingllmapi.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統合

公式のOpenAI Python SDKを使用します。クライアントをベースURLにポイントし、APIキーを指定します。SDKはリクエスト形式を自動的に処理します。このアプローチは、単純なテキスト生成やより複雑なエージェントループの構築に有効です。

最新の openai パッケージを使用していることを確認してください。クライアントは、当社のエンドポイントに対してJSONシリアライゼーションとHTTPヘッダーを正しく処理します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

AnthropicやGoogle固有のSDKではなく、公式の openai Node.jsパッケージを使用してください。ベースURLを当社のサービスにポイントするように構成します。これにより、当社が提供するOpenAI互換のリクエスト構造との互換性が確保されます。

npm install openaiでパッケージをインストールします。キーとカスタムベースURLを使用してクライアントを初期化します。この方法は、コードスニペットの生成やリポジトリの分析が必要なサーバーサイドのコーディングエージェントで信頼性が高いです。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミングコードレスポンス

リアルタイムのフィードバックを得るには、stream: true を設定してストリーミングを有効にします。APIはServer-Sent Events (SSE) を返します。各チャンクには部分的なトークン出力が含まれており、エージェントはコードが生成されるにつれてそれを表示できます。これにより、長いコードブロックの知覚されるレイテンシが削減されます。

ストリームイベントを処理して最終的なレスポンスを累積します。モデルは、コンテキスト制限に達するか、max_tokens パラメータに達するまで生成を続けます。

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)

制限とエラー

これらの制限に注意して、中断を避けてください。キーごとに1分あたり300リクエストまで可能です。最大のリクエストボディサイズは8 MBです。レート制限を超えると429エラーが返されます。前払いクレジットが枯渇すると402エラーが返されます。無効または取り消されたキーは401を返します。

コンテキストウィンドウは合計100,000トークン（プロンプト + 補完）です。プロンプトと生成されたコードの合計がこの制限を超えると、モデルは停止します。出力の余地を残すために、入力トークンを慎重に計画してください。