Quickstart: Integrați API-ul LLM fără cenzură

Configurare URL de bază și autentificare

Indreaptă clientul către endpoint-ul dedicat pentru a începe comunicarea. URL-ul de bază este https://api.apillmopen.com/v1. Această configurație funcționează cu orice SDK standard OpenAI prin actualizarea base_url parametru și furnizează cheia ta unică API. Primești această cheie instantaneu după autentificare cu Google sau email. Nu este necesară verificarea prin număr de telefon. Sistemul impune o limită strictă de o singură cheie activă per cont. Generarea unei noi chei invalidează automat pe cea precedentă. Acest lucru simplifică controlul accesului pentru fluxul tău de dezvoltare.

Trimiterea primei tale cereri de completare de chat

Emiteți o cerere POST standard către /v1/chat/completions generarea textului. Trebuie să specifici ID-ul modelului ca uncensored. Sistemul acceptă parametri standard precum temperature și top_p pentru a controla aleatorietatea. Promptul tău de intrare este procesat prin modelul nostru găzduit de limbaj mare. Rezultatele se întorc ca text pur, fără umflarea metadatelor inutile. Această abordare directă asigură că plătești doar pentru tokenii de inferență reali utilizați. Erorile în timpul procesării nu consumă creditul tău preplătit. Acest lucru face testarea foarte economică în etapele timpurii de dezvoltare.

Integrare SDK Python

Folosește biblioteca oficială Python pentru a interacționa fluid cu endpoint-ul. Configurează clientul cu URL-ul de bază și cheia API. Biblioteca se ocupă automat de serializarea JSON și de transportul HTTP. Poți transmite o listă de mesaje care definesc istoricul conversației. Obiectul de răspuns oferă acces ușor la conținutul generat. Această metodă este ideală pentru servicii backend sau scripturi locale. Reduce semnificativ codul boilerplate în comparație cu solicitările HTTP brute. Poți seta, de asemenea, parametri specifici pentru un control fin al stilului de ieșire.

Integrare SDK Node

Inițializați clientul Node.js cu credențialele tale și URL-ul de bază. Natura asincronă a SDK-ului se potrivește bine cu serverele web moderne. Poți aștepta răspunsul de completare direct în handler-urile tale de rute. Această abordare îți menține codul curat și lizibil. SDK-ul gestionează eficient gruparea conexiunilor și reîncercările. Poți integra acest lucru în aplicații Express sau Fastify cu ușurință. Suportă atât răspunsurile de tip streaming, cât și pe cele non-streaming. Alege modul care se potrivește cel mai bine cu arhitectura aplicației tale.

Activarea streaming-ului și gestionarea utilizării token-urilor

Activați fluxul de date setând stream parametrul la true. API-ul returnează date prin Evenimente trimise de server (SSE). Fiecare fragment conține text parțial și metadate. Fragmentul final include utilizarea totală a tokenurilor pentru solicitare. Acest lucru îți permite să urmărești costurile în timp real. Streaming-ul reduce semnificativ latența percepută pentru utilizatorii finali. Poți afișa text pe măsură ce se generează. Acest lucru este crucial pentru interfețele de chat unde răspunsivitatea este importantă. SDK-urile gestionează analiza evenimentelor pentru tine automat.

Fereastrile de context, limitele și erorile

Modelul acceptă o fereastră de context de 100.000 de tokeni pentru intrări și ieșiri combinate. Puteți genera până la 16.000 de tokeni per solicitare. Dacă omiteți max_tokens, valoarea implicită este de 2.048 de tokeni. Ești limitat la 300 de cereri pe minut și opt cereri concurente pe cheie. Dimensiunea corpului cererii trebuie să rămână sub 8 MB. Erorile de autentificare returnează un cod de stare 401. Fondurile insuficiente declanșează un cod de eroare 402. Limitele de rată rezultă într-un răspuns 429. Gestionează aceste coduri cu grijă pentru a menține o experiență fluidă a utilizatorului.

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)