Codex APIクイックスタート

セットアップと設定

The codex api 有効なキーと正しいベースURLが必要です。Googleまたはメール経由でサインアップすると、すぐにキーが発行されます。電話番号は不要です。ベースURLを設定して、公式のOpenAI SDKを使用します base_url に https://api.codexfiyat.com/v1.

認証には標準的な Authorization: Bearer header. 各アカウントには1つのアクティブなキーが保持されます。新しいキーを生成すると、以前のキーは即座に失効します。これにより、複数の認証情報を管理せずにキーのローテーションが簡素化されます。

基本リクエスト例

への完了リクエストを送信します uncensored モデルは任意のHTTPクライアントを使用してアクセスできます。エンドポイントは temperature および top_pクライアントを構成して、JSON レスポンスを効率的に処理します。

• モデルを uncensored.
• コンテキストとしてシステムプロンプトを含めてください。
• ユーザーメッセージを messages 配列。

レスポンスには生成されたテキストとトークン使用統計が含まれます。エラーは説明的なメッセージ付きの標準的なHTTPコードを返します。スケーリングする前に、簡単なクエリで接続性をテストできます。

ストリーミング応答

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエストに含まれます。APIはリアルタイムのトークン配信のためにサーバー送信イベント（SSE）を返します。各チャンクを解析して、ユーザーにテキストを増分的に表示します。

この手法は、知覚遅延を大幅に削減します。大きなレスポンスは生成され次第即座に表示されます。最後のチャンクには、正確な課金のための総トークン使用量が含まれます。

ツール呼び出し（関数呼び出し）

関数を tools ツール呼び出しを有効にするパラメータ。モデルは関数呼び出しを構造化されたJSON形式で返します。 tool_choice: auto 自動検出に対して。

バックエンドで指定された関数を実行します。結果を新しいメッセージとしてモデルに送信します。モデルはツール出力に基づいて自然言語の応答を生成します。これにより、手動での解析なしで複雑なワークフローを実現できます。

JSONモード

設定して構造化出力を強制 response_format に {"type": "json_object"}. モデルはレスポンスで有効なJSONを保証します。これにより、正規表現による解析やリトライロジックの必要性がなくなります。

信頼性の高いデータ抽出にこのモードを使用してください。ツール定義とシームレスに連携します。プロンプトで期待されるスキーマを明確に記述してください。このモードでは無効なJSON構造は稀です。

Limitler ve Sinirlar

APIは安定性を確保するために厳格な制限を適用しています。キーあたり1分あたり300リクエストを送信できます。同時実行数は同時に8リクエストまで制限されます。最大コンテキストウィンドウは100,000トークンです。

最大出力はリクエストごとに16,000トークンです。もし max_tokens 未設定の場合、制限は2,048に低下します。ボディサイズ制限の8 MBを超えるリクエストはエラーを返します。中断を避けるためにダッシュボードで使用状況を監視してください。

cURL

Copycurl https://api.codexfiyat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list available server configurations for ubuntu"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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