Avvio rapido: Integra l'API LLM senza filtri

Configurazione autenticazione URL Base

Indirizza il tuo client al nostro endpoint dedicato per iniziare la comunicazione. L'URL base è https://api.apillmopen.com/v1. Questa configurazione funziona con qualsiasi SDK standard di OpenAI aggiornando il base_url parameter e fornisci la tua chiave API unica. Ricevi questa chiave istantaneamente dopo esserti registrato con Google o email. Non è richiesta la verifica del numero di telefono. Il sistema impone un limite rigoroso di una chiave attiva per account. Generare una nuova chiave invalida automaticamente quella precedente. Questo semplifica il controllo degli accessi per il tuo flusso di lavoro di sviluppo.

Invio della tua prima richiesta di completamento chat

Esegui una richiesta POST standard a /v1/chat/completions per generare testo. Devi specificare l'ID del modello come uncensored. Il sistema accetta parametri standard come temperature e top_p per controllare la casualità. Il tuo prompt di input viene elaborato attraverso il nostro modello linguistico di grandi dimensioni ospitato. I risultati vengono restituiti come testo puro senza il gonfiaggio di metadati non necessari. Questo approccio diretto garantisce che paghi solo per i token di inferenza effettivi utilizzati. Gli errori durante l'elaborazione non consumano il tuo credito prepagato. Questo rende i test altamente economici nelle prime fasi di sviluppo.

Integrazione SDK Python

Utilizza la libreria Python ufficiale per interagire con l'endpoint in modo fluido. Configura il client con il tuo URL base e la chiave API. La libreria gestisce automaticamente la serializzazione JSON e il trasporto HTTP. Puoi passare una lista di messaggi che definisce la cronologia della conversazione. L'oggetto di risposta fornisce un accesso semplice al contenuto generato. Questo metodo è ideale per servizi backend o script locali. Riduce significativamente il codice boilerplate rispetto alle richieste HTTP grezze. Puoi anche impostare parametri specifici per un controllo fine sullo stile dell'output.

Integrazione SDK Node

Inizializza il client Node.js con le tue credenziali e l'URL di base. La natura asincrona del SDK si adatta bene ai server web moderni. Puoi attendere la risposta di completamento direttamente nei tuoi handler di route. Questo approccio mantiene il codice pulito e leggibile. Il SDK gestisce il connection pooling e i retry in modo efficiente. Puoi integrarlo facilmente in applicazioni Express o Fastify. Supporta sia risposte in streaming che non in streaming. Scegli la modalità che meglio si adatta all'architettura della tua applicazione.

Abilitazione dello streaming e gestione dell'utilizzo dei token

Abilita lo streaming impostando il stream impostare il parametro su true. L'API restituisce dati tramite Server-Sent Events (SSE). Ogni chunk contiene testo parziale e metadati. L'ultimo chunk include l'utilizzo totale dei token per la richiesta. Questo ti consente di tracciare i costi in tempo reale. Lo streaming riduce significativamente la latenza percepita per gli utenti finali. Puoi visualizzare il testo mentre viene generato. Questo è cruciale per le interfacce di chat dove la reattività è importante. Gli SDK gestiscono l'analisi degli eventi per te automaticamente.

Finestre di contesto, limiti ed errori

Il modello supporta una finestra di contesto di 100.000 token per input e output combinati. Puoi generare fino a 16.000 token per richiesta. Se ometti max_tokens, il valore predefinito è 2.048 token. Sei limitato a 300 richieste al minuto e otto richieste concorrenti per chiave. La dimensione del corpo della richiesta deve rimanere sotto 8 MB. Gli errori di autenticazione restituiscono un codice di stato 401. I fondi insufficienti attivano un errore 402. I limiti di frequenza risultano in una risposta 429. Gestisci questi codici con grazia per mantenere un'esperienza utente fluida.

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)