Cursor 統合ガイド：OpenAI 互換 API

ベースURLと認証

Cursor はAPIキーを使用してリクエストを当社のホストエンドポイントにルーティングします。標準の OpenAI ベースURLを当社の特定のドメインに置き換えることで、クライアントコードを変更せずに無制限の生成を有効にできます。アカウントごとに1つのアクティブなキーが提供され、Googleまたはメールログインを介して瞬時に生成できます。

環境変数またはIDE設定を HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1 にポイントします。モデル識別子は単に「uncensored」です。このセットアップにより、すべてのリクエストがデフォルトのコンテンツフィルタをバイパスし、既存の統合との完全な互換性を維持します。

ベースURLは HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1 。APIキーは Authorization ヘッダーに Bearer トークンとして渡してください。この方法は、OpenAI SDK互換のあらゆるクライアントで動作します。

• ベースURL: HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1
• モデルID: uncensored
• 認証: ヘッダーにベアートークン

最初のリクエスト

接続と課金の検証のために標準的なチャット完了リクエストを送信します。当社のエンドポイントはOpenAIと同じJSON構造を受け入れ、既存のスクリプトとの即時の互換性を保証します。レスポンスには生成されたテキストとトークン使用メトリクスが含まれます。

エンドポイントをテストするために以下のcURLコマンドを使用してください。YOUR_API_KEYをダッシュボードから生成したキーに置き換えてください。リクエストには、uncensored機能をデモンストレーションするための単純なシステムプロンプトが含まれています。

Copycurl https://api.cursoropenaiapikey.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 weather in Berlin"}]
  }'

成功したレスポンスには、入力と出力のトークン数を含みます。401エラーは無効なキーを示し、402は残高不足を示します。リクエストが失敗した場合はアカウント残高を確認してください。

Python SDK統合

カスタムベースURLを持つ公式のOpenAI Pythonライブラリを使用してAPIと連携します。この方法により、クライアントロジックを書き換えることなく既存のコードベースを活用できます。クライアントを初期化する前にベースURLとAPIキーを設定してください。

資格情報と正しいベースURLでクライアントを初期化します。その後、モデルID「uncensored」でchat.completions.createを呼び出します。レスポンスオブジェクトは生成されたコンテンツと使用統計へのアクセスを提供します。

Copyfrom openai import OpenAI

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

この方法は標準的なPythonワークフローとの互換性を保証します。温度や停止シーケンスなどの追加パラメータを渡して生成を制御できます。SDKはシリアライゼーションと応答解析を自動的に処理します。

Node.js SDKの統合

Node.js OpenAIパッケージを使用して、JavaScriptまたはTypeScriptアプリケーションからリクエストを送信します。フィルタリングされていない生成を有効にするために、ベースURLをクライアントに設定します。このセットアップは既存のNodeプロジェクトとシームレスに動作します。

APIキーと正しいベースURLを使用して新しいOpenAIクライアントインスタンスを作成します。次に、chat.completions.create メソッドを呼び出します。レスポンスには生成されたテキストとトークン使用データが含まれます。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

この統合はすべての標準パラメータをサポートしています。温度、top_p、その他の設定を調整して出力を微調整できます。SDKはネットワークリクエストとレスポンス解析を効率的に処理します。

ストリーミングレスポンス

ストリーミングを有効にして、トークンが生成されるたびに受信します。これによりコーディングワークフローやインタラクティブなアプリケーションにおける知覚されるレイテンシが軽減されます。APIは各トークンに対してServer-Sent Events (SSE)を送信します。

リクエストにstreamパラメータをtrueに設定してください。レスポンスには複数のチャンクが含まれます。トークン使用メトリクスは請求の不一致を避けるために最終チャンクに含まれます。この方法はリアルタイムのユーザーインターフェースに最適です。

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)

クライアントコードでストリームイベントを処理します。到着するたびにトークンコンテンツを集計します。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。このアプローチにより、精度を犠牲にすることなく低レイテンシの配信が保証されます。

レート制限とコンテキストウィンドウ

APIは一貫したパフォーマンスを確保するために厳格なレート制限を設けています。各キーは1分あたり300リクエストと8つの同時リクエストをサポートします。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エラーが返されます。

コンテキストウィンドウは、プロンプトと補完を合わせて100,000トークンです。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。max_tokensを設定しない場合、デフォルトは2,048トークンです。切り捨てを避けるためにプロンプトを適切に設計してください。

• レート制限: 1分間300リクエスト
• 並列リクエスト: 8
• コンテキストウィンドウ：100,000トークン
• 最大出力: 16,000トークン