Guía de integración para el endpoint sin censura

URL Base y autenticación

Comienza apuntando tu cliente compatible con OpenAI a nuestro endpoint. Reemplaza la URL base estándar con https://api.llmgatewayopensource.com/v1 y reemplaza tu clave API en la cabecera de autorización. Este único cambio redirige el tráfico hacia nuestro modelo sin censura sin tocar la lógica de tu aplicación. Generas claves a través de Google o correo electrónico en el panel. Cada cuenta tiene una clave activa que reemplaza a la anterior al instante. No se requieren archivos de configuración ni capas de enrutamiento complejas.

Realizando tu primera solicitud

Envía una carga útil estándar de completación de chat para probar la conectividad inmediatamente. El endpoint acepta entrada de texto y devuelve texto generado sin rechazos de contenido para uso adulto lícito. Puedes verificar la respuesta comprobando el campo de texto generado. Los errores como claves inválidas devuelven 401, mientras que el crédito insuficiente devuelve 402. Utiliza este comando sencillo para confirmar que tu configuración funciona antes de integrarla en tu flujo de trabajo principal.

Copycurl https://api.llmgatewayopensource.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix the syntax error in this Python loop."}]
  }'

Usando el SDK de Python

Instala la biblioteca oficial e inicialízala con nuestra URL base y tu clave. Este enfoque te permite reutilizar patrones de código familiares mientras accedes al modelo uncensored. El cliente maneja la serialización y el streaming automáticamente. Puedes establecer parámetros como temperature o top_p para controlar la creatividad. Este método es ideal para servicios backend o scripts que necesitan generación de texto confiable. Pasa el ID del modelo uncensored para garantizar que alcances el punto de conexión correcto.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Integración con Node.js

Inicializa el cliente utilizando la URL base y tu clave de API en tu entorno Node. Esta configuración admite tanto respuestas JSON estándar como eventos de streaming. Puedes pasar prompts del sistema o mensajes de usuario tal como lo harías con otros proveedores. La biblioteca gestiona eficientemente el ciclo de vida de la conexión. Este es el método preferido para servidores web o funciones serverless que necesiten generar texto bajo demanda. Asegúrate de que tu código gestione correctamente el objeto de respuesta para extraer el contenido.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Respuestas en streaming con SSE

Habilita el streaming estableciendo el parámetro stream en true en tu solicitud. El servidor envía fragmentos de texto a medida que se generan, lo que permite una menor percepción de latencia. Cada fragmento incluye datos de uso de tokens en la última parte. Esta función es esencial para interfaces de usuario que muestran texto de forma progresiva. Puedes analizar el flujo de Eventos Enviados por el Servidor para actualizar la interfaz de usuario en tiempo real. Reduce significativamente el tiempo de espera para salidas largas.

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)

Límites, errores y contexto

Nuestra API impone límites estrictos pero justos para garantizar la estabilidad. Obtienes 300 solicitudes por minuto y una concurrencia de 8 solicitudes simultáneas por clave. La ventana de contexto admite 100,000 tokens para la combinación de prompt y finalización. La salida máxima por solicitud es de 16,000 tokens a menos que especifiques un límite inferior. Los errores incluyen 401 para claves incorrectas, 402 para crédito bajo y 429 para límites de velocidad. Los cuerpos de las solicitudes deben permanecer por debajo de 8 MB. Estas restricciones son transparentes y consistentes.