Web Search API クイックスタート: 数分で統合

llmwebsearchapi.com›authentication-base-url

認証とベースURL

APIを利用するにはAPIキーが必要です。APIキーを取得ページでメールアドレスとパスワードのみでサインアップしてください。キーは即座に表示されます。無料トライアルクレジットにはクレジットカードは不要です。ベースURL https://api.llmwebsearchapi.com/v1をOpenAI互換クライアントで使用してください。モデルIDはuncensoredです。このモデルはオープンウェイトモデルで、法的な成人、フィクション、または論争的なトピックについて拒否なしで回答するように調整されています。GPT、Claude、または他のベンダーのモデルではありません。

llmwebsearchapi.com›basic-chat-completion-request

基本的なチャット完了リクエスト

検索結果からテキストを抽出するために標準的なチャット完了リクエストを送信します。APIは messages を受け取り、完了結果を返します。コンテンツフィルタがデータをブロックしないようにするためにモデル uncensored を使用してください。リクエストボディは最大8 MBまでサポートします。以下は基本的な抽出タスクのためのcURL例です。

Copycurl https://api.llmwebsearchapi.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."}]
  }'

応答には生成されたテキストが含まれており、それをエージェントのメモリや要約レイヤーに渡すことができます。

llmwebsearchapi.com›sdk-examples-for-python-and-javascript

PythonとJavaScriptのSDK例

公式のOpenAI SDK（PythonおよびNode.js）を使用してください。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。Python SDKはストリーミングとJSON解析を自動的に処理します。Node SDKも同様に動作します。以下は、クライアントの初期化とリクエスト送信を示すPython例です。

Copyfrom openai import OpenAI

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

JavaScriptの場合、セットアップはほぼ同じです。環境変数を設定するか、キーを直接渡してください。モデルIDは uncensored のままです。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

llmwebsearchapi.com›リアルタイム処理のためのストリーミングレスポンス

リアルタイム処理のためのストリーミング応答

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Server-Sent Events (SSE) トークンを返します。これは長い検索結果のリアルタイム処理に役立ちます。トークンを到着時に表示するか、後で使用するために蓄積することができます。ストリーミングレスポンス形式はOpenAI標準と一致します。以下はcURLを使用したストリーミング例です。

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)

各SSEメッセージの data フィールドを解析して部分テキストを取得します。

llmwebsearchapi.com›検索結果の構造化のためのツール呼び出し

検索結果の構造化のためのツール呼び出し

抽出されたデータを構造化するためにツール呼び出しを使用してください。URLのリストや要約オブジェクトなど、希望する出力のスキーマを定義します。APIはスキーマに一致する構造化JSONを返します。これは、クリーンで型指定されたデータでAIエージェントのメモリを満たすのに理想的です。ツールを tools パラメータで定義し、関数名を指定してください。モデルは関数呼び出しオブジェクトで応答します。その後、関数を実行するか結果を直接保存することができます。

llmwebsearchapi.com›長時間の検索のためのコンテキストウィンドウの処理

長い検索のためのコンテキストウィンドウの処理

プロンプトとcompletionの合計で100,000トークンのコンテキストウィンドウがあります。検索結果がこの制限を超える場合は、送信前に切り捨てまたは要約する必要があります。APIは長いコンテキストを自動的に処理しません。制限内に収まるように関連テキストのみを送信してください。制限を超えるとエラーが発生します。予期せぬコストを避けるためにトークン使用量を監視してください。料金は入力トークン100万トークンあたり$0.25、出力トークン100万トークンあたり$1.00です。

llmwebsearchapi.com›rate-limits-and-error-codes

レート制限とエラーコード

レート制限はキーあたり1分あたり300リクエストです。リクエストボディの制限は8 MBです。無効なキーを送信すると401エラーが発生します。クレジットがない場合は402エラーが発生します。レート制限を超えると429エラーが発生します。古いキーを取り消すためにいつでもキーを再生成してください。各アカウントには1つのキーがあります。トライアルクレジットは7日後に期限切れになります。チャージはボーナスクレジットオプション付きで$10から開始します。