GPT 5 ユーザー向けクイックスタート

認証：API キーの使用

始めるには、アカウントダッシュボードからAPIキーが必要です。gpt 5 apiは標準のベアラートークン認証を使用します。AuthorizationヘッダーにBearer YOUR_API_KEYとしてキーを含めてください。このキーは、ベースURL https://api.gpt5apikey.com/v1を介して単一の無検閲モデルへのアクセスを付与します。キーを紛失した場合はいつでも再生成でき、以前のキーは直ちに無効になります。初期の無料トライアルクレジット（7日間有効、$0.50）にはクレジットカードの紐付けは不要です。

エンドポイント：POST /v1/chat/completions

プロンプトをチャット完了エンドポイントに送信します。API は標準の OpenAI JSON ペイロードを受け入れます。model フィールドを uncensored に設定してください。システムは会話履歴を含む messages 配列を期待します。このエンドポイントは同期および非同期リクエストの両方をサポートしており、クライアントライブラリを変更せずに既存のワークフローに簡単に統合できます。

Copycurl https://api.gpt5apikey.com/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."}]
  }'

レスポンスには生成されたテキスト、トークン使用統計、終了理由を含む JSON オブジェクトが含まれます。この構造は標準の OpenAI レスポンス形式を模倣しており、カスタム解析ロジックなしで互換性のある SDK や HTTP クライアントを使用できます。

Python SDK 統合

公式 Python SDK の使用は簡単です。base_url をエンドポイントに設定し、API キーを提供してください。ライブラリはシリアライズとエラー処理を自動的に処理します。会話履歴全体をメッセージ辞書のリストとして渡すことができます。API は入力を処理し、モデルの補完を返します。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.gpt5apikey.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)

このアプローチは単純なプロンプトでもマルチターン会話でも同じように機能します。SDK は HTTP 接続プールを効率的に管理し、後続のリクエストのレイテンシを最小限に抑えます。出力動作を制御するために、temperature や max_tokens などの追加パラメータを渡すこともできます。

Node SDK 統合

JavaScript 開発者向けに、Node SDK は同じパターンに従います。ベース URL とキーでクライアントを初期化してください。API は標準のツール定義をサポートしており、モデルが呼び出すことができる関数を定義できます。これは、ユーザー入力に基づいて構造化データを生成したり外部アクションをトリガーしたりする場合に役立ちます。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.gpt5apikey.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);

Node 環境は非同期操作を自然に処理します。アプリケーションのニーズに応じて、リクエストをチェーンしたり並行実行したりできます。TypeScript を使用している場合、SDK は型定義を提供し、開発中の開発者体験を向上させます。

ストリーミングレスポンスのサポート

リクエストで stream: true を設定してストリーミングを有効にします。API はサーバー送信イベント（SSE）ストリームを返します。各チャンクには部分的なレスポンスが含まれており、生成されるにつれてユーザーにテキストを表示できます。これは、特に長いレスポンスの場合の知覚レイテンシを改善します。ストリーミングレスポンスには、最終チャンクにトークン使用データが含まれます。

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)

レスポンスが終了するまでチャンクを読み取ってストリームを処理します。エラー処理は重要であり、接続が切れた場合は再試行するか部分的な出力を処理する必要がある場合があります。ストリーミング形式は、SSE をサポートするほとんどの最新の HTTP クライアントおよび SDK と互換性があります。

レート制限、エラー、コンテキスト

各 API キーは 1 分あたり 300 リクエストに制限されています。これを超えると、429 ステータスコードが返されます。リクエストボディは 8 MB を超えてはなりません。認証エラーは、キーが無効または期限切れの場合に 401 ステータスを返します。前払いクレジットが枯渇すると、402 ステータスが返されます。モデルは入力と出力の両方を含む 100,000 トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。切り捨てを避けるためにプロンプトサイズを適切に計画してください。モデルは合法的な成人向けまたは論争の的となるトピックを拒否せず、真の無検閲体験を提供します。