Xttsパイプラインのクイックスタート

認証とベースURL

まず、APIキーの取得ページにアクセスし、Googleまたはメールアドレスとパスワードでログインしてください。一意のAPIキーが即座に発行されます。すべてのリクエストにはベースURL https://api.xtts.cc/v1 を使用してください。このURLは公式のOpenAI SDKや、OpenAIのチャット補完形式をサポートするすべてのクライアントと互換性があります。

APIキーをBearerトークンとしてAuthorizationヘッダーに含めてください。送信する必要があるモデル識別子は uncensored です。このオープンウェイトモデルは当社のサーバーでホストされており、法的な成人向け利用においてコンテンツ拒否なしで回答するようにチューニングされており、音声パイプラインが必要な生テキストを受け取れるようになっています。

無検閲テキストの生成

システムプロンプトとユーザープロンプトを付けてPOSTリクエストを/v1/chat/completionsに送信してください。APIは生成されたテキストを含む構造化JSONを返します。このエンドポイントは、音声クローンワークフローにおけるプロンプト作成、スクリプト生成、後処理タスク用に設計されています。

リクエストボディにはモデル名、メッセージ履歴、温度やtop_pなどのオプションパラメータが含まれます。max_tokensパラメータで出力長を制御できます。max_tokensを設定しない場合、レスポンスはコンテキストウィンドウの最後まで達する可能性があります。

コピーcurl https://api.xtts.cc/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."}]
  }'

Python SDK統合

公式のOpenAI Python SDKを使用してAPIと連携します。base_urlをエンドポイントに設定し、API キーを入力してください。この方法により、既存のコード構造を活用しつつ、無検閲モデルの動作の恩恵を受けることができます。

ベースURLでクライアントインスタンスを作成し、chat.completions.createを呼び出します。uncensoredモデルIDとメッセージを渡してください。応答オブジェクトにはcontentに生成されたテキストが含まれます。この方法はバッチ処理スクリプトやテキスト生成をより大きなPythonアプリケーションに統合する場合に最適です。

コピーfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.xtts.cc/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 SDK統合

JavaScript環境では、OpenAI Node SDKを使用してください。ベースURLとAPIキーでクライアントを設定します。この設定により、Webまたはサーバー側のアプリケーションで直接テキストを生成できます。

チャット補完エンドポイントを uncensored モデルで呼び出します。レスポンスには生成されたテキストが含まれており、これを音声合成エンジンに渡すことができます。この統合は、音声クローン用のスクリプトを準備するWebアプリやバックエンドサービスにおけるリアルタイムのテキスト生成に適しています。

コピーimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミング応答

リクエストで stream をtrueに設定してストリーミングを有効にします。APIは生成されたトークンごとにServer-Sent Events (SSE) を返します。この機能は、リアルタイムのテキスト表示や音声合成の段階的な準備に役立ちます。

各イベントチャンクには部分的なテキストが含まれます。最終チャンクにはトークン数などの使用統計が含まれます。ストリーミングにより、アプリケーションは生成されるテキストを処理できるため、ユーザーにとっての知覚されるレイテンシが軽減されます。ストリームイベントを処理して完全な応答を累積してください。

コピーstream = 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)

レート制限とパラメータ

各APIキーは1分あたり300リクエスト、8つの同時リクエストに制限されます。リクエストボディは8 MBを超えてはなりません。無効なキーを送信すると、401エラーが発生します。前払いクレジットが枯渇すると、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。

コンテキストウィンドウは、プロンプトと補完の両方を含めて合計100,000トークンをサポートします。出力に個別の上限はなく、より短い応答が必要な場合はmax_tokensを指定できます。エラーと拒否は前払いクレジットを消費しません。構造化データ抽出のための関数呼び出しとJSONモードのサポートも利用可能です。