Dokumentasi API

Autentikasi dan URL Dasar

API menggunakan autentikasi token Bearer standar. Anda menerima kunci Anda segera setelah mendaftar dengan Google atau alamat email. Atur Authorization header ke Bearer YOUR_API_KEY untuk semua permintaan. URL dasar adalah https://api.llmstatus.cc/v1. Titik akhir ini kompatibel dengan SDK OpenAI atau klien kompatibel lainnya. Anda hanya perlu mengubah base URL dan menyediakan kunci Anda. Tidak diperlukan nomor telepon untuk pendaftaran. Identitas Anda tetap minimal sambil mendapatkan akses penuh.

Permintaan Pertama

Kirim permintaan POST ke /v1/chat/completions untuk mendapatkan respons segera. Pengidentifikasi model adalah uncensored. Ini menangani konten dewasa, riset keamanan, dan topik kontroversial tanpa penolakan. Anda tidak memerlukan langganan atau biaya bulanan. Kesalahan tidak mengonsumsi kredit prabayar Anda. Kirim prompt Anda dan dapatkan output teks secara langsung.

Copycurl https://api.llmstatus.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the server timezone to UTC."}]
  }'

Permintaan ini menunjukkan interaksi paling sederhana. Server mengembalikan objek JSON yang berisi teks yang dihasilkan. Anda dapat menyesuaikan parameter seperti temperature atau top_p untuk mengontrol kreativitas. Respons mencakup statistik penggunaan untuk transparansi. Mulai dengan panggilan dasar ini untuk memverifikasi kunci API Anda berfungsi dengan benar.

Integrasi SDK Python

Gunakan resmi openai Library Python untuk berinteraksi dengan API. Konfigurasikan URL dasar dan kunci API dalam inisialisasi klien. Klien menangani serialisasi dan parsing error untuk Anda. Pendekatan ini secara signifikan mengurangi kode boilerplate. Anda dapat meneruskan pesan sebagai daftar kamus. Model tetap uncensored terlepas dari pembungkus klien. Mode streaming dan non-streaming keduanya didukung. Metode ini sangat ideal untuk layanan backend atau skrip pemrosesan data.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmstatus.cc/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)

SDK menyembunyikan detail HTTP. Anda fokus pada struktur prompt dan penanganan respons. Kode kesalahan dilemparkan sebagai pengecualian. Anda dapat menangkapnya untuk menangani batas laju atau masalah kredit secara elegan. Kode tetap bersih dan mudah dibaca. Ini adalah cara yang direkomendasikan bagi pengembang Python untuk mengintegrasikan API.

Penggunaan SDK Node.js

Instal openai paket npm untuk lingkungan Node.js. Tetapkan variabel lingkungan atau luluskan kunci secara langsung ke konstruktor. URL dasar harus menunjuk ke layanan kami. Ini memungkinkan Anda membangun fungsi serverless atau aplikasi web dengan cepat. SDK mendukung baik CommonJS maupun modul ES. Anda dapat streaming respons atau mendapatkannya sekaligus. Kunci API dilewatkan dengan aman di header. Pengaturan ini sempurna untuk pengembang JavaScript yang membutuhkan generasi teks yang andal. Tidak ada konfigurasi tambahan yang diperlukan selain kunci dan URL dasar.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmstatus.cc/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);

SDK Node mencerminkan struktur klien Python. Anda mengirim pesan dan menerima penyelesaian. Penanganan kesalahan dibangun ke dalam rantai janji. Ini memastikan aplikasi Anda tetap tangguh. Gunakan metode ini untuk antarmuka obrolan waktu nyata atau pekerjaan latar belakang. Kodenya ringkas dan mudah dipelihara. Anda dapat memperluasnya dengan header kustom jika diperlukan.

Respons Streaming

Aktifkan streaming dengan mengatur stream: true dalam permintaan Anda. server mengirim Server-Sent Events (SSE) token per token. Ini mengurangi latensi yang dirasakan bagi pengguna akhir. Anda menerima respons parsial saat respons tersebut dihasilkan. Chunk terakhir berisi total penggunaan token. Ini sangat penting untuk transparansi penagihan. Streaming bekerja dengan semua parameter dan alat. Gunakan mode ini untuk antarmuka obrolan atau generasi teks langsung. Klien men-buffer token hingga stream ditutup. Ini memberikan pengalaman pengguna yang mulus tanpa menunggu respons penuh.

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)

Tangani acara SSE dalam kode Anda untuk memperbarui UI secara waktu nyata. Acara terakhir mencakup data penggunaan. Parse ini untuk melacak konsumsi kredit Anda secara akurat. Streaming adalah opsional tetapi disarankan untuk aplikasi interaktif. Ini menjaga koneksi tetap terbuka hingga selesai. Metode ini memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang dihasilkan. Kesalahan selama streaming dilaporkan di potongan terakhir.

Batas, Error, dan Jendela Konteks

Anda memiliki jendela konteks 100.000 token untuk prompt dan penyelesaian secara gabungan. Output maksimum adalah 16.000 token per permintaan. Batasnya adalah 300 permintaan per menit per kunci. Anda dapat memiliki 8 permintaan konper sekaligus. Tubuh permintaan tidak boleh melebihi 8 MB. Kesalahan 401 berarti kunci Anda tidak valid. Kesalahan 402 menunjukkan tidak ada kredit tersisa. Kesalahan 429 menandakan Anda mencapai batas laju. Kredit tidak pernah kedaluwarsa, sehingga Anda dapat mengisi ulang nanti. Kesalahan tidak membebani kredit Anda. Gunakan kode-kode ini untuk mengintegrasikan dengan cepat. API ini ketat tetapi dapat diprediksi. Rencanakan konper Anda berdasarkan batas 8 permintaan.