Inicio rápido: Integra la API sin censura

Prerrequisitos y URL base

Comienza navegando al Obtener clave API página. Inicia sesión con Google o crea una cuenta solo con una dirección de correo electrónico. Recibes una única clave activa inmediatamente. No se requiere número de teléfono. La URL base para todas las solicitudes es https://api.llmserverless.com/v1. Este endpoint funciona con SDK estándar de OpenAI. Cambia la URL base en la configuración de tu cliente para apuntar aquí. Tu clave API autentifica cada solicitud. Mantenla segura. Es la única credencia que necesitas para acceder a la infraestructura LLM sin servidor.

Autenticación y encabezados

Cada solicitud debe incluir la Authorization header con el valor Bearer YOUR_API_KEY. Este encabezado identifica tu cuenta y rastrea el uso contra tu saldo prepagado. Sin este encabezado, el servidor devuelve un error 401. La API de LLM sin servidor depende de este formato estándar. Asegúrate de que tu biblioteca cliente inyecte este encabezado automáticamente. Si estás usando un cliente HTTP crudo, añade el encabezado manualmente. Las claves incorrectas resultan en un rechazo inmediato. Las claves válidas te permiten proceder a la generación de contenido.

Enviar tu primera solicitud

Utiliza el /v1/chat/completions endpoint para generar texto. El identificador del modelo es uncensored. Responde sin denegaciones de contenido para uso adulto lícito. Envía tu prompt en el messages array. El sistema procesa la entrada y devuelve una respuesta. Esto es inferencia pura sin restricciones. Puedes ajustar parámetros como temperature para controlar la aleatoriedad. La ventana de contexto admite hasta 100,000 tokens. Esto permite conversaciones largas o el procesamiento de documentos grandes. Comienza con un prompt simple para verificar la conectividad.

Respuestas en streaming con SSE

Establecer stream: true en tu cuerpo de solicitud. El servidor envía Eventos Enviados por Servidor (SSE) que contienen respuestas parciales. Esto reduce significativamente la latencia percibida. Recibes tokens a medida que se generan. El último fragmento incluye estadísticas de uso. Esto es crucial para aplicaciones en tiempo real. Los problemas de búfer son comunes en implementaciones personalizadas. Maneja el análisis de SSE cuidadosamente. La API de LLM sin servidor garantiza un streaming consistente. Úsalo para interfaces de chat donde la retroalimentación inmediata es importante. Mejora drásticamente la experiencia del usuario.

Llamada a funciones y modo JSON

Habilitar llamada de funciones proporcionando un tools array en tu solicitud. El modelo puede generar llamadas a herramientas estructuradas. Usa response_format: {"type": "json_object"} para forzar la salida JSON. Esto es útil para tareas de extracción de datos. La API de LLM uncensored admite estas funciones completamente. Puedes definir herramientas personalizadas en tu esquema. El modelo se adhiere a la estructura proporcionada. Esto garantiza una integración confiable con la lógica de tu backend. Prueba primero con definiciones de herramientas simples. Los esquemas complejos pueden requerir valores de temperatura más altos para mayor flexibilidad.

Límites de velocidad y restricciones

Cada clave de API está limitada a 300 solicitudes por minuto. Puedes tener 8 solicitudes concurrentes en cualquier momento. El tamaño del cuerpo de la solicitud no debe exceder los 8 MB. Estos límites previenen el abuso y garantizan un uso justo. Si superas el límite de tasa, recibirás un error 429. Aumenta tu concurrencia si es necesario usando múltiples claves. La API de LLM sin servidor maneja altos volúmenes de manera eficiente. Monitorea tu uso para evitar una limitación inesperada. Estas restricciones son estrictas pero predecibles. Planifica tu arquitectura en consecuencia para un funcionamiento fluido.

cURL

Copycurl https://api.llmserverless.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of five fictional superhero names for my app."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Transmisión

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)