Mini CPM APIドキュメント

認証とベースURL

すべてのリクエストでAPIキーと正しいベースURLを使用してください。互換性のために標準的なOpenAIヘッダーを使用しています。あなたのキーは、無制限モデルへの即時アクセス権限を付与します。ベースURLは HTTPS://api.cpmmini.com/v1 です。ヘッダー Authorization: Bearer を使用してください。キーを安全に保管してください。これはあなたのプリペイドクレジットアカウントを識別します。サブスクリプション料金はかかりません。使用したトークンに対してのみ課金されます。

最初のリクエスト

チャット完了エンドポイントに最初のメッセージを送信してください。これにより、キーが機能し、クレジットが正しく減算されることが確認できます。uncensoredモデルは典型的な拒否なしで応答します。クイックテストにはcurlを使用してください。YOUR_API_KEYをダッシュボードから取得した実際のキーに置き換えてください。このステップは接続性とレイテンシを検証します。401エラーは無効なキーを示します。失敗した場合はアカウントダッシュボードを確認してください。応答には生成されたテキストが返されます。

Python SDK統合

プログラムmaticなアクセスのために、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用してください。ベースURLをエンドポイントに設定します。これにより、すべてのリクエストが無制限モデルにルーティングされます。pip経由でライブラリをインストールしてください。クライアントの初期化時にAPIキーを渡します。モデルはuncensoredをリクエストします。SDKはリトライとJSON解析を処理します。このアプローチは、既存のボットへの統合を簡素化します。asyncループでも機能します。呼び出し後にクレジット残高を確認してください。

Node SDKのセットアップ

npmパッケージを使用してNode.jsに統合します。ベースURLをAPI向けに設定します。これによりOpenAIの基準との互換性が維持されます。プロジェクトに依存関係をインストールします。APIキーでクライアントを初期化します。チャット完了メソッドを呼び出します。レスポンスオブジェクトには生成されたテキストが含まれます。アプリケーション内でエラーを適切に処理してください。このセットアップはCommonJSとESモジュールの両方をサポートしています。サーバーサイドチャットボットに最適です。

ストリーミングレスポンス

リアルタイムのユーザー体験のためにトークンをストリーミングします。リクエストパラメータでストリーミングを有効にします。APIは生成されるたびにチャンクを送信します。これによりユーザーの知覚されるレイテンシが軽減されます。継続的なデータのためにSSEエンドポイントを使用します。各チャンクを解析して最終メッセージを構築します。この機能はPythonおよびNode SDKの両方で動作します。チャットインターフェースに不可欠です。最終チャンクでトークン使用を監視します。送信されたトークンの合計に基づいてクレジットが差し引かれます。

制限、エラー、コンテキスト

レート制限と残高状況に注意してください。1分あたり300リクエストが利用可能です。キーごとに同時に許可されるリクエストは8つまでです。429エラーは制限に達したことを意味します。402エラーは残高不足を示します。クリプトで残高を追加して続行してください。コンテキストウィンドウは100,000トークンをサポートしています。これにより、履歴を失うことなく長い会話が可能になります。エラーと拒否はクレジットを消費しません。前払いクレジットは期限切れになりません。ダッシュボードでキーを管理してください。

cURL

Copycurl https://api.cpmmini.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send test message"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.cpmmini.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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)