Minicpmユーザー向けクイックスタート

ベースURLと認証

このAPIを使用するには、APIキーと正しいベースURLが必要です。当サービスは標準的なOpenAIクライアントライブラリと完全に互換性があります。新しい依存関係のインストールや新しいSDKの習得は不要です。既存のクライアントを当社のエンドポイントに指すだけです。

APIキーの取得ページでキーを生成してください。Googleでログインするか、メールアドレスとパスワードを使用できます。キーは即座に表示されます。安全に保管してください。すべてのリクエストには、Authorizationヘッダーにこのキーを含める必要があります。

すべてのリクエストのベースURLは次の通りです：https://api.minicpm.cc/v1。このURLはチャット補完、モデル一覧、ストリーミングレスポンスを処理します。埋め込みやビジョン用の個別のエンドポイントはありません。これはテキスト専用のAPIです。

最初のリクエスト

標準的なチャット完了リクエストを送信してテキストの生成を開始します。モデルIDは常にuncensoredです。このモデルは、法的な成人向け用途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。GPT、Claude、またはその他のベンダーのモデルではありません。

modelフィールドをuncensoredに設定します。標準的な配列形式でメッセージを提供してください。APIはテキストレスポンスを返します。max_tokensで出力長を制御できます。設定しない場合、デフォルトの最大出力は2,048トークンです。

Python SDK統合

APIと対話するには、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用します。ベースURLとAPIキーを設定するだけです。ライブラリの残りの部分は期待どおりに動作します。これには、ストリーミング、関数呼び出し、JSONモードのサポートが含まれます。

pip install openaiでライブラリをインストールします。ベースURLとキーでクライアントを初期化します。チャット補完エンドポイントにメッセージを送信します。レスポンスオブジェクトには生成されたテキスト、トークン使用量、終了理由が含まれます。Pythonコードでこれらのフィールドに直接アクセスできます。

Node SDK統合

Node.js SDKはPython版と同じように動作します。パッケージをインストールし、ベースURLを設定します。クライアントは認証とリクエストフォーマットを自動的に処理します。これにより、バックエンドサービスにAPIを迅速に統合できます。

ベースURLとAPIキーをOpenAIクライアントのコンストラクタに渡します。chat.completions.createメソッドを使用します。レスポンス構造はOpenAI標準に一致します。エラーの処理、トークン使用量の確認、コンテンツの処理が可能です。このアプローチは、すでにOpenAIを使用している既存のコードベースとの互換性を保証します。

ストリーミングレスポンス

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ます。APIはSSE（Server-Sent Events）のシーケンスを返します。各イベントにはレスポンスのチャンクが含まれます。これにより、生成されたテキストをユーザーに表示できます。

最後のチャンクにはトークン使用量の統計情報が含まれます。これはコストの追跡に役立ちます。ストリーミングはユーザーにとってのレイテンシを低減します。チャットインターフェースに推奨されます。クライアントコードでイベントを解析して最終的なレスポンスを構築するか、リアルタイムでトークンを表示できます。

制限、エラー、コンテキスト

モデルは100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。これにはプロンプトと補完の両方が含まれます。1リクエストあたりの最大出力は32,000トークンです。これを制御するにはmax_tokensパラメータを調整できます。

レート制限はキーあたり1分あたり300リクエストに設定されています。同時に8つのリクエストを送信できます。リクエストボディは8 MB未満である必要があります。キーが無効な場合、401エラーが発生します。クレジットがない場合、402エラーが発生します。レート制限を超えた場合、429エラーが発生します。エラーと拒否はクレジットを消費しません。

cURL

Copycurl https://api.minicpm.cc/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

Copyfrom openai import OpenAI

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

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