Быстрый старт: Подключение нецензурируемого API

Предварительные требования и базовый URL

Начните с перехода в Получить API-ключ странице. Войдите с помощью Google или создайте учетную запись, указав только адрес электронной почты. Вы немедленно получаете один активный ключ. Номер телефона не требуется. Базовый URL для всех запросов — https://api.llmserverless.com/v1. Этот эндпоинт работает со стандартными SDK OpenAI. Измените базовый URL в конфигурации клиента, чтобы он указывал сюда. Ваш API-ключ аутентифицирует каждый запрос. Храните его в безопасности. Это единственное учетное данные, необходимое для доступа к серверной инфраструктуре LLM.

Аутентификация и заголовки

Каждый запрос должен включать Authorization Заголовок со значением Bearer YOUR_API_KEY. Этот заголовок идентифицирует ваш аккаунт и отслеживает использование против вашего предоплаченного баланса. Без этого заголовка сервер возвращает ошибку 401. Серверная LLM API полагается на этот стандартный формат. Убедитесь, что ваша библиотека клиентов автоматически внедряет этот заголовок. Если вы используете клиент HTTP без абстракций, добавьте заголовок вручную. Неверные ключи приводят к немедленному отклонению. Действительные ключи позволяют вам перейти к генерации контента.

Отправка вашего первого запроса

Используйте /v1/chat/completions эндпоинт для генерации текста. Идентификатор модели — uncensored. Он отвечает без отказов по контенту для законного использования взрослыми. Отправьте ваш запрос в messages массив. Система обрабатывает ввод и возвращает ответ. Это чистое инференцирование без ограничений. Вы можете настроить параметры, такие как temperature для контроля случайности. Контекстное окно поддерживает до 100 000 токенов. Это позволяет вести длинные разговоры или обрабатывать большие документы. Начните с простого промпта, чтобы проверить подключение.

Потоковая передача ответов с SSE

Установить stream: true в тело запроса. Сервер отправляет события, отправляемые сервером (SSE), содержащие частичные ответы. Это значительно снижает воспринимаемую задержку. Вы получаете токены по мере их генерации. Последний фрагмент включает статистику использования. Это критически важно для приложений реального времени. Проблемы с буферизацией часто возникают в пользовательских реализациях. Тщательно обрабатывайте парсинг SSE. Серверная API LLM обеспечивает стабильную потоковую передачу. Используйте это для интерфейсов чата, где важна немедленная обратная связь. Это значительно улучшает пользовательский опыт.

Вызов функций и режим JSON

Включите вызов функций, предоставив tools массив в вашем запросе. Модель может генерировать структурированные вызовы инструментов. Используйте response_format: {"type": "json_object"} чтобы принудительно получить вывод в формате JSON. Это полезно для задач извлечения данных. uncensored-LLM API полностью поддерживает эти функции. Вы можете определить пользовательские инструменты в своей схеме. Модель соблюдает предоставленную структуру. Это обеспечивает надежную интеграцию с логикой вашего бэкенда. Сначала протестируйте с простыми определениями инструментов. Сложные схемы могут требовать более высоких значений temperature для гибкости.

Лимиты запросов и ограничения

Каждый API-ключ ограничен 300 запросами в минуту. Вы можете выполнять 8 одновременных запросов в любой момент. Размер тела запроса не должен превышать 8 МБ. Эти ограничения предотвращают злоупотребления и обеспечивают справедливое использование. Если вы превысите лимит частоты, вы получите ошибку 429. Увеличьте параллельность при необходимости, используя несколько ключей. Серверный LLM API эффективно обрабатывает большие объемы. Отслеживайте свое использование, чтобы избежать неожиданного ограничения. Эти ограничения строгие, но предсказуемые. Планируйте свою архитектуру соответствующим образом для бесперебойной работы.

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);

Потоковая передача

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)