Venice AI APIドキュメントとクイックスタート

認証とベースURL

あなたの venice ai api key APIへのすべてのリクエストを認証します。SDK設定内の標準ベースURLを上記のものに置き換えてください。システムはプリペイドクレジットを使用するため、重いペイロードを送信する前に残高が十分であることを確認してください。

チャット完了エンドポイント

標準のチャット完了エンドポイントを使用してモデルにテキストを送信します。モデルIDは常に uncensored法的な成人向けトピックに対してコンテンツ拒否なしで一貫した動作を保証します。

クライアントを正しいベースURLに設定し、リクエスト本文にモデル識別子を含めてください。温度やtop_pなどのパラメータを調整できます。 temperature または top_p 創造性を制御する。

エラーと拒否は無料であり、実際のトークン使用に対してのみ課金されます。コンテキストウィンドウは、入力と出力の合計で最大100,000トークンをサポートします。

ストリーミングとSSEの使用

リアルタイムのトークン生成を有効にするには、 stream: true リクエスト内。APIは逐次解析可能なServer-Sent Events (SSE)を返します。

各チャンクには部分的なテキストが含まれますが、トークン使用メトリクスは最終チャンクでのみ表示されます。このアプローチは、長文コンテンツを待っているユーザーにとっての知覚されるレイテンシーを削減します。

ストリームの終了イベントを処理してレスポンスを確定します。クライアントがユーザーに表示する前に、累積されたテキストを正しくバッファリングしていることを確認してください。

関数呼び出しとJSONモード

構造化データ抽出やツール実行にAPIを使用してください。設定 response_format に {"type": "json_object"} 厳密なJSON出力を強制します。

モデルが関数を呼び出せるようにリクエストボディにツールを定義します。モデルはバックエンドが実行できる構造化された引数を返します。

この機能は、エージェントの構築やワークフローの自動化に最適です。引数のハルシネーションを最小限に抑えるために、関数定義を明確にしてください。

パラメータと設定

標準的なパラメータを使用してモデルの挙動を制御します。使用 temperature 創造性のために、 top_p ヌクレウスサンプリング用、および stop 出力を切り捨てるためのシーケンス。

設定 seed テスト時に再現可能な結果を得るために。調整 presence_penalty および frequency_penalty トピックの多様性に影響を与えます。

1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。指定しない場合 max_tokens, デフォルトは2,048。100,000トークンのコンテキストウィンドウ内に収まるようプロンプトを計画してください。

レート制限と制約

各APIキーは1分あたり300リクエスト、8つの並列リクエストを許可します。最大リクエストボディサイズは8 MBです。

これらの制限を超えると、429エラーが発生します。単一のアカウントは1つのアクティブキーをサポートします。新しいキーを生成すると、以前のキーが置き換えられます。

クレジットは期限切れにならないため、必要な時にチャージできます。チャージには暗号通貨を使用し、大口チャージにはボーナスクレジットが利用可能です。

cURL

Copycurl https://api.veniceaiapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a summary of the current weather conditions"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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