Início rápido: integre a API de LLM sem censura

Configuração de autenticação da URL Base

Direcione seu cliente para nosso endpoint dedicado para começar a comunicação. O URL base é https://api.apillmopen.com/v1. Esta configuração funciona com qualquer SDK padrão do OpenAI atualizando o base_url parameter e forneça sua chave de API exclusiva. Você recebe essa chave instantaneamente após o cadastro com Google ou e-mail. Não é necessária verificação por telefone. O sistema impõe um limite estrito de uma chave ativa por conta. Gerar uma nova chave invalida automaticamente a anterior. Isso simplifica o controle de acesso para seu fluxo de trabalho de desenvolvimento.

Enviando sua primeira solicitação de conclusão de chat

Envie uma solicitação POST padrão para /v1/chat/completions gerar texto. Você deve especificar o ID do modelo como uncensored. O sistema aceita parâmetros padrão como temperature e top_p para controlar a aleatoriedade. Seu prompt de entrada é processado por nosso modelo de linguagem grande hospedado. Os resultados retornam como texto puro, sem inflação desnecessária de metadados. Essa abordagem direta garante que você pague apenas pelos tokens de inferência realmente usados. Erros durante o processamento não consomem seu crédito pré-pago. Isso torna os testes altamente econômicos durante as fases iniciais de desenvolvimento.

Integração do SDK Python

Use a biblioteca Python oficial para interagir com o endpoint de forma transparente. Configure o cliente com seu URL base e chave de API. A biblioteca cuida automaticamente da serialização JSON e do transporte HTTP. Você pode passar uma lista de mensagens definindo o histórico da conversa. O objeto de resposta oferece acesso fácil ao conteúdo gerado. Este método é ideal para serviços backend ou scripts locais. Ele reduz significativamente o código repetitivo em comparação com solicitações HTTP brutas. Você também pode definir parâmetros específicos para ter controle refinado sobre o estilo de saída.

Integração do SDK Node

Inicialize o cliente Node.js com suas credenciais e URL base. A natureza assíncrona do SDK se encaixa bem com servidores web modernos. Você pode aguardar a resposta de conclusão diretamente nos manipuladores de rotas. Esta abordagem mantém seu código limpo e legível. O SDK gerencia o pool de conexões e as retentativas de forma eficiente. Você pode integrar isso em aplicações Express ou Fastify facilmente. Suporta respostas tanto de streaming quanto não-streaming. Escolha o modo que melhor se adapta à arquitetura da sua aplicação.

Habilitando streaming e tratamento de uso de tokens

Habilite o streaming definindo o stream parâmetro para true. A API retorna dados via Server-Sent Events (SSE). Cada chunk contém texto parcial e metadados. O último chunk inclui o uso total de tokens para a solicitação. Isso permite que você rastreie custos em tempo real. O streaming reduz significativamente a latência percebida para os usuários finais. Você pode exibir texto conforme é gerado. Isso é crucial para interfaces de chat onde a responsividade é importante. Os SDKs lidam com a análise de eventos para você automaticamente.

Janelas de contexto, limites e erros

O modelo suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens para entrada e saída combinadas. Você pode gerar até 16.000 tokens por solicitação. Se você omitir max_tokens, o padrão é 2.048 tokens. Você está limitado a 300 solicitações por minuto e oito solicitações simultâneas por chave. O tamanho do corpo da solicitação deve permanecer abaixo de 8 MB. Erros de autenticação retornam um código de status 401. Fundos insuficientes acionam um erro 402. Limites de taxa resultam em uma resposta 429. Lidere esses códigos com graça para manter uma experiência de usuário suave.

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)