Guida all'integrazione per l'endpoint uncensored

URL Base e autenticazione

Inizia puntando il tuo client compatibile con OpenAI al nostro endpoint. Sostituisci l'URL di base standard con https://api.llmgatewayopensource.com/v1 e inserisci la tua chiave API nell'intestazione di autorizzazione. Questa singola modifica reindirizza il traffico verso il nostro modello uncensored senza toccare la logica della tua applicazione. Generi le chiavi tramite Google o email sul dashboard. Ogni account contiene una chiave attiva che sostituisce istantaneamente quella precedente. Non sono necessari file di configurazione o strati di routing complessi.

Esecuzione della tua prima richiesta

Invia un payload standard di completamento chat per testare la connettività immediatamente. L'endpoint accetta input testuale e restituisce testo generato senza rifiuti di contenuto per uso adulto legale. Puoi verificare la risposta controllando il campo del testo generato. Errori come chiavi non valide restituiscono 401, mentre credito insufficiente restituisce 402. Usa questo comando semplice per confermare che la tua configurazione funzioni prima di integrarla nel tuo flusso di lavoro principale.

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."}]
  }'

Utilizzo dell'SDK Python

Installa la libreria ufficiale e inizializzala con il nostro URL base e la tua chiave. Questo approccio ti permette di riutilizzare pattern di codice familiari mentre accedi al modello uncensored. Il client gestisce serializzazione e streaming in modo automatico. Puoi impostare parametri come temperature o top_p per controllare la creatività. Questo metodo è ideale per servizi backend o script che necessitano di generazione di testo affidabile. Passa l'ID del modello uncensored per garantire che tu raggiunga l'endpoint corretto.

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)

Integrazione con Node.js

Inizializza il client utilizzando l'URL base e la tua chiave API nel tuo ambiente Node. Questa configurazione supporta sia le risposte JSON standard che gli eventi di streaming. Puoi passare prompt di sistema o messaggi utente proprio come faresti con altri fornitori. La libreria gestisce in modo efficiente il ciclo di vita della connessione. Questo è il metodo preferito per server web o funzioni serverless che devono generare testo su richiesta. Assicurati che il tuo codice gestisca correttamente l'oggetto di risposta per estrarre il contenuto.

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);

Risposte in streaming con SSE

Abilita lo streaming impostando il parametro stream su true nella tua richiesta. Il server invia chunk di testo man mano che vengono generati, consentendo una percezione di latenza inferiore. Ogni chunk include dati sull'utilizzo dei token nell'ultimo pezzo. Questa funzionalità è essenziale per le interfacce utente che visualizzano il testo in modo progressivo. Puoi analizzare lo stream di Server-Sent Events per aggiornare l'UI in tempo reale. Riduce significativamente il tempo di attesa per output lunghi.

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)

Limiti, errori e contesto

La nostra API impone limiti rigorosi ma equi per garantire la stabilità. Hai a disposizione 300 richieste al minuto e una concorrenza di 8 richieste simultanee per chiave. La finestra di contesto supporta 100,000 token per prompt e completamento combinati. L'output massimo per richiesta è di 16,000 token a meno che tu non specifichi un limite inferiore. Gli errori includono 401 per chiavi errate, 402 per credito basso e 429 per i limiti di frequenza. I corpi delle richieste devono rimanere sotto gli 8 MB. Questi vincoli sono trasparenti e coerenti.