Guia de integração para o endpoint sem censura

URL Base e autenticação

Come apontando seu cliente compatível com OpenAI para o nosso endpoint. Substitua o URL base padrão por https://api.llmgatewayopensource.com/v1 e substitua sua chave de API no cabeçalho de autorização. Esta única alteração redireciona o tráfego para nosso modelo uncensored sem tocar na lógica da sua aplicação. Você gera chaves via Google ou e-mail no painel. Cada conta possui uma chave ativa que substitui a anterior instantaneamente. Não são necessários arquivos de configuração ou camadas complexas de roteamento.

Fazendo sua primeira solicitação

Envie um payload padrão de conclusão de chat para testar a conectividade imediatamente. O endpoint aceita entrada de texto e retorna texto gerado sem recusas de conteúdo para uso adulto legal. Você pode verificar a resposta verificando o campo de texto gerado. Erros como chaves inválidas retornam 401, enquanto crédito insuficiente retorna 402. Use este comando simples para confirmar que sua configuração funciona antes de integrá-la ao seu fluxo de trabalho 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 o SDK Python

Instale a biblioteca oficial e inicialize-a com nossa URL base e sua chave. Esta abordagem permite que você reutilize padrões de código familiares enquanto acessa o modelo uncensored. O cliente cuida da serialização e streaming automaticamente. Você pode definir parâmetros como temperature ou top_p para controlar a criatividade. Este método é ideal para serviços backend ou scripts que precisam de geração de texto confiável. Passe o ID do modelo uncensored para garantir que você atinja o endpoint correto.

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)

Integração com Node.js

Inicialize o cliente usando o URL base e sua chave de API no seu ambiente Node. Essa configuração suporta respostas JSON padrão e eventos de streaming. Você pode passar prompts de sistema ou mensagens de usuário exatamente como faria com outros fornecedores. A biblioteca gerencia o ciclo de vida da conexão de forma eficiente. Este é o método preferido para servidores web ou funções serverless que precisam gerar texto sob demanda. Certifique-se de que seu código manipule o objeto de resposta corretamente para extrair o conteúdo.

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);

Respostas em streaming com SSE

Ative o streaming definindo o parâmetro stream como true na sua solicitação. O servidor envia chunks de texto conforme são gerados, permitindo uma percepção de menor latência. Cada chunk inclui dados de uso de tokens na última parte. Este recurso é essencial para interfaces do usuário que exibem texto progressivamente. Você pode analisar o fluxo de Server-Sent Events para atualizar a interface do usuário em tempo real. Isso reduz significativamente o tempo de espera para saídas longas.

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)

Limites, erros e contexto

Nossa API impõe limites rigorosos, mas justos para garantir estabilidade. Você tem 300 requisições por minuto e uma concorrência de 8 requisições simultâneas por chave. A janela de contexto suporta 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados. A saída máxima por requisição é de 16.000 tokens, a menos que você especifique um limite menor. Os erros incluem 401 para chaves ruins, 402 para crédito baixo e 429 para limites de taxa. Os corpos das requisições devem ficar abaixo de 8 MB. Essas restrições são transparentes e consistentes.