Démarrage rapide : Intégrez l'API LLM sans censure

Configuration de l'URL de base et de l'authentification

Pointez votre client vers notre point de terminaison dédié pour commencer la communication. L'URL de base est https://api.apillmopen.com/v1. Cette configuration fonctionne avec n'importe quel SDK OpenAI standard en mettant à jour le base_url parameter et fournissez votre clé API unique. Vous recevez cette clé instantanément après vous être inscrit avec Google ou e-mail. Aucune vérification par téléphone n'est requise. Le système impose une limite stricte d'une clé active par compte. La génération d'une nouvelle clé invalide automatiquement la précédente. Cela simplifie le contrôle d'accès pour votre flux de travail de développement.

Envoi de votre première demande de complétion de chat

Envoyez une requête POST standard à /v1/chat/completions pour générer du texte. Vous devez spécifier l'ID du modèle comme uncensored. Le système accepte des paramètres standard comme temperature et top_p pour contrôler l'aléatoire. Votre prompt d'entrée est traité via notre modèle de langage large hébergé. Les résultats sont retournés sous forme de texte pur sans surcharge de métadonnées inutile. Cette approche directe garantit que vous ne payez que pour les tokens d'inférence réels utilisés. Les erreurs lors du traitement ne consomment pas votre crédit prépayé. Cela rend les tests très économiques lors des premiers stades de développement.

Intégration SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle pour interagir avec le point de terminaison en toute simplicité. Configurez le client avec votre URL de base et votre clé API. La bibliothèque gère automatiquement la sérialisation JSON et le transport HTTP. Vous pouvez passer une liste de messages définissant l'historique de la conversation. L'objet de réponse permet un accès facile au contenu généré. Cette méthode est idéale pour les services backend ou les scripts locaux. Elle réduit considérablement le code superflu par rapport aux requêtes HTTP brutes. Vous pouvez également définir des paramètres spécifiques pour un contrôle fin du style de sortie.

Intégration du SDK Node

Initialisez le client Node.js avec vos identifiants et votre URL de base. La nature asynchrone du SDK s'adapte bien aux serveurs web modernes. Vous pouvez attendre la réponse de complétion directement dans vos gestionnaires de routes. Cette approche garde votre code propre et lisible. Le SDK gère efficacement le pool de connexions et les nouvelles tentatives. Vous pouvez l'intégrer facilement dans des applications Express ou Fastify. Il prend en charge les réponses en streaming et non streaming. Choisissez le mode qui convient le mieux à l'architecture de votre application.

Activation du streaming et gestion de l'utilisation des tokens

Activez le streaming en définissant le stream parameter à true. L'API retourne des données via Server-Sent Events (SSE). Chaque chunk contient du texte partiel et des métadonnées. Le dernier chunk inclut l'utilisation totale des jetons pour la requête. Cela vous permet de suivre les coûts en temps réel. Le streaming réduit considérablement la latence perçue pour les utilisateurs finaux. Vous pouvez afficher le texte à mesure de sa génération. C'est crucial pour les interfaces de chat où la réactivité est importante. Les SDK gèrent l'analyse des événements pour vous automatiquement.

Fenêtres contextuelles, limites et erreurs

Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens pour l'ensemble des entrées et des sorties. Vous pouvez générer jusqu'à 16 000 tokens par requête. Si vous omettez max_tokens, la valeur par défaut est de 2 048 tokens. Vous êtes limité à 300 requêtes par minute et à huit requêtes simultanées par clé. La taille du corps de la requête doit rester inférieure à 8 Mo. Les erreurs d'authentification renvoient un code de statut 401. Le solde insuffisant déclenche une erreur 402. Les limites de débit entraînent une réponse 429. Gérez ces codes avec élégance pour maintenir une expérience utilisateur fluide.

cURL

Copycurl https://api.apillmopen.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List dependencies for React 18."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming

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)