Ghid de integrare pentru endpoint-ul fără cenzură

URL de bază și autentificare

Începe prin a orienta clientul tău compatibil cu OpenAI către endpoint-ul nostru. Înlocuiește URL-ul de bază standard cu https://api.llmgatewayopensource.com/v1 și înlocuiește cheia ta API în antetul de autorizare. Această singură modificare redirecționează traficul către modelul nostru uncensored fără a atinge logica aplicației tale. Generezi chei prin Google sau email în panoul de control. Fiecare cont deține o singură cheie activă care înlocuiește imediat pe cea anterioară. Nu sunt necesare fișiere de configurare sau straturi complexe de rutare.

Realizarea primei tale cereri

Trimiteți un payload standard de completare a chat-ului pentru a testa conectivitatea imediat. Endpointul acceptă textul de intrare și returnează textul generat fără refuzuri de conținut pentru uz adult legal. Puteți verifica răspunsul verificând câmpul textului generat. Erorile precum cheile invalide returnează 401, în timp ce creditul insuficient returnează 402. Utilizați această comandă simplă pentru a confirma că configurația funcționează înainte de a o integra în fluxul de lucru 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."}]
  }'

Folosirea SDK-ului Python

Instalează librăria oficială și initializeaz-o cu URL-ul nostru de bază și cheia. Această abordare îți permite să reutilizezi modelele de cod familiare în timp ce accesezi modelul uncensored. Clientul gestionează serializarea și streaming-ul automat. Poți seta parametri precum temperature sau top_p pentru a controla creativitatea. Această metodă este ideală pentru serviciile backend sau scripturile care au nevoie de generare de text fiabilă. Transmite ID-ul modelului uncensored pentru a vă asigura că atingeți endpoint-ul corect.

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)

Integrarea cu Node.js

Inițializează clientul folosind URL-ul de bază și cheia ta API în mediul Node. Această configurare suportă atât răspunsuri JSON standard, cât și evenimente de streaming. Poți trece prompturi de sistem sau mesaje de utilizator exact ca și cum ai folosi alți furnizori. Biblioteca gestionează eficient ciclul de viață al conexiunii. Aceasta este metoda preferată pentru servere web sau funcții serverless care trebuie să genereze text la cerere. Asigură-te că codul tău gestionează corect obiectul de răspuns pentru a extrage conținutul.

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);

Răspunsuri în flux cu SSE

Activați streaming-ul setând parametrul stream la true în cererea dumneavoastră. Serverul trimite fragmente de text pe măsură ce sunt generate, permițând o percepție a latenței mai scăzute. Fiecare fragment include date de utilizare a tokenilor în ultima piesă. Această funcție este esențială pentru interfețele utilizator care afișează text progresiv. Puteți analiza fluxul Evenimente trimise de server (SSE) pentru a actualiza interfața grafică în timp real. Reduce semnificativ timpul de așteptare pentru ieșiri lungi.

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)

Limitări, erori și context

API-ul nostru impune limite stricte, dar corecte, pentru a asigura stabilitatea. Aveți 300 de cereri pe minut și o concurență de 8 cereri simultane per cheie. Fereastra de context suportă 100.000 de tokeni pentru prompt și completare combinate. Output-ul maxim per cerere este de 16.000 de tokeni, decât dacă specificați o limită mai mică. Erorile includ 401 pentru chei greșite, 402 pentru credit scăzut și 429 pentru limite de rată. Corpurile cererilor trebuie să rămână sub 8 MB. Aceste constrângeri sunt transparente și consistente.