API キーを使う

レンタルには、gfk_ で始まる API キーが付いています。使い方は OpenAI の API キーとまったく同じで、接続先があなたの借りた GPU になるだけです。OpenAI API とやり取りできるものなら、どれでもこのキーを使えます。公式の OpenAI ライブラリ、LangChain、多くのチャットアプリ、ふつうの curl コマンドなどです。

必要なものは 3 つです。どれも ダッシュボード → 現在のレンタル にあります。

項目	値
ベース URL（エンドポイント、API ベースとも呼ばれます）	https://gpuflow.app/v1
API キー	あなたのキー（gfk_ で始まります）
モデル	その GPU で動いている AI モデル。例: qwen2.5:7b（調べ方は手順 1 を参照）

以下のサンプルでは、gfk_your_key をあなたのキーに置き換えてください。

1. キーを確認し、モデル名を調べる

ターミナルに次のコマンドを貼り付けます。

curl https://gpuflow.app/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer gfk_your_key"

次のような応答が返ってきます。

{
  "object": "list",
  "data": [{ "id": "qwen2.5:7b", "object": "model", "owned_by": "gpuflow" }]
}

id（ここでは qwen2.5:7b）が、使うモデル名です。プロバイダーの説明欄にほかのモデルも書かれていれば、その名前も使えます。

2. 最初のメッセージを送る

curl

curl https://gpuflow.app/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer gfk_your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen2.5:7b",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. Answer briefly."},
      {"role": "user", "content": "Write a two-line product description for a steel water bottle."}
    ]
  }'

Python

最初に一度だけライブラリをインストールします: pip install openai

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://gpuflow.app/v1",
    api_key="gfk_your_key",
)

reply = client.chat.completions.create(
    model="qwen2.5:7b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. Answer briefly."},
        {"role": "user", "content": "Write a two-line product description for a steel water bottle."},
    ],
)
print(reply.choices[0].message.content)

JavaScript

最初に一度だけライブラリをインストールします: npm install openai

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://gpuflow.app/v1",
  apiKey: "gfk_your_key",
});

const reply = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen2.5:7b",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant. Answer briefly." },
    { role: "user", content: "Write a two-line product description for a steel water bottle." },
  ],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

3. 回答を少しずつ受け取る（ストリーミング）

"stream": true を加えると、チャットアプリのように、回答が書かれていく様子をそのまま表示できます。

curl

curl https://gpuflow.app/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer gfk_your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen2.5:7b", "stream": true,
       "messages": [{"role": "user", "content": "Explain what a GPU is in three sentences."}]}'

Python

stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen2.5:7b",
    stream=True,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain what a GPU is in three sentences."}],
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)

アプリで使う

多くのアプリには、「OpenAI-compatible」「Custom OpenAI」「OpenAI API base」といった名前の設定があります。次のように入力してください。

1. ベース URL / API ベース / エンドポイント: https://gpuflow.app/v1
2. API キー: あなたの gfk_… キー
3. モデル: 手順 1 で調べた名前。例: qwen2.5:7b

アプリで「プロバイダー」を選ぶ場合は、「OpenAI」または「OpenAI-compatible」を選んでください。

キーでできること、できないこと

• チャットに使えます: /v1/models と /v1/chat/completions。
• レンタルが終わるまで使えます。終了後は invalid_api_key が返ります。
• キーはあなた専用です。キーを持っている人は誰でもあなたのレンタルを使えてしまうので、公開するコードやチャットに貼り付けないでください。漏れてしまったら、現在のレンタル で 新しいキー をクリックします。古いキーはすぐに使えなくなります。

プロンプトは他人のコンピューターで処理されます

AI モデルはプロバイダーのマシンで動いています。そのため、プロンプトと回答はそのマシンを通ります。パスワードやカード番号など、知らない人に教えたくない情報は送らないでください。

うまく動かない場合は、問題を解決するをご覧ください。