Quickstart: Integrați API-ul fără cenzură

Precondiții și URL de bază

Începe prin a naviga la Obține cheie API pagina. Autentifică-te cu Google sau creează un cont folosind doar o adresă de email. Primești o singură cheie activă imediat. Nu este necesar un număr de telefon. URL-ul de bază pentru toate solicitările este https://api.llmserverless.com/v1. Acest endpoint funcționează cu SDK-uri standard OpenAI. Modificați URL-ul de bază în configurația clientului pentru a indica aici. Cheia dvs. API autentifică fiecare solicitare. Păstrați-o în siguranță. Aceasta este singura acreditare necesară pentru a accesa infrastructura LLM serverless.

Autentificare și anteturi

Fiecare solicitare trebuie să includă Authorization header cu valoarea Bearer YOUR_API_KEY. Acest header identifică contul tău și urmărește utilizarea în raport cu soldul tău preplătit. Fără acest header, serverul returnează o eroare 401. API-ul LLM serverless se bazează pe acest format standard. Asigură-te că biblioteca ta client injectează acest header automat. Dacă folosești un client HTTP brut, adaugă header-ul manual. Cheile incorecte rezultă în respingere imediată. Cheile valide îți permit să continui la generarea de conținut.

Trimiterea primei tale cereri

Folosește /v1/chat/completions endpoint pentru a genera text. Identificatorul modelului este uncensored. It answers without content refusals for lawful adult use. Send your prompt in the messages array. Sistemul procesează inputul și returnează un răspuns. Aceasta este o inferență pură, fără restricții. Poți ajusta parametrii precum temperature pentru a controla aleatorietatea. Fereastra de context suportă până la 100.000 de tokeni. Acest lucru permite conversații lungi sau procesarea documentelor mari. Începe cu un prompt simplu pentru a verifica conectivitatea.

Răspunsuri în flux cu SSE

Setează stream: true în corpul cererii tale. Serverul trimite Evenimente trimise de server (SSE) conținând răspunsuri parțiale. Acest lucru reduce semnificativ latența percepută. Primești tokeni pe măsură ce sunt generați. Fragmentul final include statistici de utilizare. Acest lucru este crucial pentru aplicațiile în timp real. Problemele de stocare sunt comune în implementările personalizate. Analizează SSE cu grijă. API-ul LLM serverless asigură streaming constant. Folosește acest lucru pentru interfețele de chat unde feedback-ul imediat este important. Îmbunătățește dramatic experiența utilizatorului.

Function calling și modul JSON

Activează apelarea de funcții furnizând un tools array în cererea ta. Modelul poate genera apeluri de unelte structurate. Folosește response_format: {"type": "json_object"} pentru a forța output-ul JSON. Acest lucru este util pentru sarcinile de extragere a datelor. API-ul LLM uncensored suportă complet aceste funcții. Puteți defini tool-uri personalizate în schema dvs. Modelul respectă structura furnizată. Acest lucru asigură o integrare fiabilă cu logica backend-ului dvs. Testați mai întâi cu definiții simple de tool-uri. Schemele complexe pot necesita valori mai mari de temperatură pentru flexibilitate.

Limitări de rată și constrângeri

Fiecare cheie API este limitată la 300 de cereri pe minut. Poți avea 8 cereri concurente în orice moment. Dimensiunea corpului cererii nu trebuie să depășească 8 MB. Aceste limite previn abuzul și asigură o utilizare echitabilă. Dacă depășești limita de rate-limiting, primești un error 429. Crește-ți concurența dacă este necesar folosind mai multe chei. API-ul LLM serverless gestionează volume mari eficient. Monitorizează-ți utilizarea pentru a evita throttling-ul neașteptat. Aceste constrângeri sunt stricte, dar predictibile. Planifică-ți arhitectura în consecință pentru o funcționare lină.

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);

Streaming

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)