ClaudeコードプロキシAPI クイックスタート

前提条件：OpenAI SDKのインストール

APIキーとリクエストを効率的に管理するための公式SDKをインストールしてください。このライブラリは認証とJSONシリアライズを処理します。

• Python 3.8+またはNode.js 18+がアクティブであることを保証します。
• お好みのパッケージマネージャーを使用してパッケージをインストールしてください。

ベース URL とキーの構成

クライアントを専用エンドポイントに接続してuncensoredモデルにアクセスしてください。ベースURLを設定し、生成したAPIキーを環境に挿入してください。

ベースURL https://api.proxycodeclaude.com/v1 すべての呼び出しが当社のプロキシインフラストラクチャを正しく通過するようにします。

最初のリクエストを送信（チャット完了）

テキスト応答を受け取るために標準的なチャット補完呼び出しを行います。このエンドポイントはメッセージを受け取り、コンテンツフィルタなしで生成されたテキストを返します。

モデルIDを以下に設定してください uncensored システムプロンプトとユーザープロンプトを定義します。

Copycurl https://api.proxycodeclaude.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the current system uptime stats"}]
  }'

リアルタイム出力のためにストリーミングを有効化

ストリーミングを有効にして、生成されたトークンを逐次受信します。これにより、長いコードやテキストの生成に対する知覚遅延が軽減されます。

設定 stream: true リクエストボディに記述して、Server-Sent Eventsを受信します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

関数呼び出しとJSONモードの処理

信頼性の高いデータ抽出やツール実行のために構造化出力を使用します。JSONモードを有効にして、モデルが有効なJSONオブジェクトのみを返すように強制します。

リクエストボディにツールを定義して、モデルの関数呼び出しを誘導します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ダッシュボードでの使用量と制限を確認

ダッシュボードを通じて前払いクレジットとリクエスト制限を監視してください。当APIは、キーごとに1分あたり300リクエストの制限を適用します。

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートし、1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。エラーと拒否はクレジットを消費しません。

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)