クイックスタート: 最初の API 呼び出し

ベースURLと認証

APIキーはすべてのリクエストを認証します。リクエストに必ず含めてください。 Authorization Bearer トークンとしてヘッダーを設定します。ベース URL を使用 https://api.textspolitical.com/v1 すべてのエンドポイントに対して。このURLは標準的なOpenAI SDKおよび互換クライアントと連携します。あなたのキーは、サブスクリプション料金なしで無制限モデルへのアクセス権限を付与します。

最初のチャット補完の送信

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions プロンプトを使用します。モデルIDは uncensored法的な成人向けコンテンツをフィルタリングすることなくテキストで応答します。この直接的なレスポンス形式は、政治メッセージの大量生成に最適です。接続を確認するには、次の例を使用してください。

Copycurl https://api.textspolitical.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three benefits of digital surveys for campaign outreach"}]
  }'

PythonとNode SDKを使用

統合を簡素化するために公式のOpenAIライブラリをインストールします。初期化時にベースURLとAPIキーを渡します。Python SDKはJSONシリアライズを自動で処理します。Node SDKはJavaScript環境向けに同様の機能を提供します。両方のツールは、temperatureやtop_pなどの必要なパラメータをサポートしています。

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

SSEによる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トークンの生成に伴ってServer-Sent Events (SSE) を受信します。これにより、長文の政治的テキストの知覚遅延が軽減されます。トークン使用量の詳細は最後のチャンクに表示されます。この方法はリアルタイムチャットインターフェースやライブテキスト生成に不可欠です。

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)

関数呼び出しとJSONモード

使用 response_format に設定 json_object 構造化データ用です。関数呼び出しにより、モデルは定義されたツールを出力できます。これはアンケートデータやタグ付き政治メッセージに役立ちます。また、設定 tool_choice 特定の動作を強制します。スキーマが期待される出力形式と一致していることを確認してください。

レート制限と制約

キーごとに1分間に300リクエストまで制限されています。同時実行数は8つの同時リクエストに制限されます。各リクエストボディは8 MB未満に保つ必要があります。コンテキストウィンドウは合計で100,000トークンをサポートします。エラーや拒否はクレジットを消費しません。これらの制限を活用して、リトライロジックを効果的に設計してください。