Dokumentacja API

Uwierzytelnianie i URL bazowy

API korzysta ze standardowej autoryzacji tokenem Bearer. Otrzymujesz klucz natychmiast po rejestracji za pomocą Google lub adresu e-mail. Ustaw Authorization nagłówek do Bearer YOUR_API_KEY dla wszystkich żądań. Podstawowy adres URL to https://api.llmstatus.cc/v1. To endpoint działa z dowolnym SDK OpenAI lub kompatybilnym klientem. Wystarczy zmienić bazowy adres URL i podać swój klucz. Nie jest wymagany numer telefonu do rejestracji. Twoja tożsamość pozostaje minimalna, a Ty zyskujesz pełny dostęp.

Pierwsze żądanie

Wyślij żądanie POST do /v1/chat/completions uzyskanie natychmiastowej odpowiedzi. Identyfikator modelu to uncensored.Obsługuje treści dla dorosłych, badania bezpieczeństwa i kontrowersyjne tematy bez odmów. Nie potrzebujesz subskrypcji ani opłaty miesięcznej. Błędy nie zużywają Twojej zaliczki. Wyślij swój prompt i otrzymaj bezpośrednio odpowiedź tekstową.

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."}]
  }'

To żądanie demonstruje najprostszą możliwą interakcję. Serwer zwraca obiekt JSON zawierający wygenerowany tekst. Możesz dostosować parametry takie jak temperatura lub top_p, aby kontrolować kreatywność. Odpowiedź zawiera statystyki użycia dla przejrzystości. Zacznij od tego podstawowego wywołania, aby zweryfikować poprawność swojego klucza.

Integracja SDK Python

Użyj oficjalnego openai Biblioteka Python do interakcji z API. Skonfiguruj adres bazowy i klucz API przy inicjalizacji klienta. Klient zajmuje się serializacją i parsowaniem błędów za Ciebie. To podejście znacząco redukuje ilość kodu szkieletowego. Możesz przekazać wiadomości jako listę słowników. Model pozostaje uncensored niezależnie od opakowania klienta. Obsługiwane są zarówno tryby strumieniowe, jak i niestrumieniowe. Metoda ta jest idealna dla usług backendowych lub skryptów przetwarzania danych.

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 abstrahuje szczegóły protokołu HTTP. Skupiasz się na strukturze promptu i obsłudze odpowiedzi. Kody błędów są zgłaszane jako wyjątki. Możesz je przechwytywać, aby płynnie zarządzać limitami szybkości lub problemami z kredytem. Kod pozostaje czysty i czytelny. Jest to zalecany sposób integracji API dla programistów Pythona.

Korzystanie z SDK Node.js

Zainstaluj openai pakiet npm dla środowisk Node.js. Ustaw zmienną środowiskową lub przekaż klucz bezpośrednio do konstruktora. URL bazowy musi wskazywać na nasz serwis. Pozwala to szybko budować funkcje serverless lub aplikacje webowe. SDK obsługuje zarówno CommonJS, jak i moduły ES. Możesz strumieniować odpowiedzi lub pobierać je jednym razem. Klucz API jest bezpiecznie przekazywany w nagłówku. To ustawienie jest idealne dla programistów JavaScript, którzy potrzebują niezawodnej generacji tekstu. Nie jest potrzebna dodatkowa konfiguracja poza kluczem i URL bazowym.

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 odzwierciedla strukturę klienta Python. Wysyłasz wiadomości i otrzymujesz uzupełnienia. Obsługa błędów jest wbudowana w łańcuch promise. Zapewnia to niezawodność Twojej aplikacji. Użyj tej metody dla interfejsów czatu w czasie rzeczywistym lub zadań w tle. Kod jest zwięzły i łatwy w utrzymaniu. Możesz go rozszerzyć o niestandardowe nagłówki, jeśli jest to potrzebne.

Odpowiedzi strumieniowe

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w Twoim żądaniu. Serwer wysyła Zdarzenia Wysyłane przez Serwer (SSE) token po tokenie. Zmniejsza to postrzeganą latencję dla użytkowników końcowych. Otrzymujesz częściowe odpowiedzi w miarę ich generowania. Ostatni chunk zawiera całkowite zużycie tokenów. Jest to kluczowe dla przejrzystości rozliczeń. Strumieniowanie działa ze wszystkimi parametrami i narzędziami. Użyj tego trybu dla interfejsów czatu lub generowania tekstu na żywo. Klient buforuje tokeny, dopóki strumień się nie zamknie. Zapewnia to płynne doświadczenie użytkownika bez oczekiwania na pełną odpowiedź.

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)

Obsłuż zdarzenia SSE w kodzie, aby aktualizować interfejs użytkownika w czasie rzeczywistym. Ostatnie zdarzenie zawiera dane o użyciu. Sparsuj je, aby dokładnie śledzić zużycie środków. Strumieniowanie jest opcjonalne, ale zalecane dla aplikacji interaktywnych. Utrzymuje połączenie otwarte do zakończenia. Metoda ta zapewnia, że płacisz tylko za wygenerowane dane. Błędy podczas strumieniowania są zgłaszane w ostatnim chunku.

Limity, Błędy i Okno Kontekstu

Masz okno kontekstowe 100,000 tokenów dla promptu i uzupełnienia łącznie. Maksymalne wyjście to 16,000 tokenów na żądanie. Limit to 300 żądań na minutę na klucz. Możesz mieć 8 równoległych żądań jednocześnie. Ciało żądania nie może przekraczać 8 MB. Błąd 401 oznacza, że Twój klucz jest nieprawidłowy. Błąd 402 wskazuje, że nie ma już kredytu. Błąd 429 sygnalizuje przekroczenie limitu szybkości. Kredyt nie wygasa, więc możesz doładować później. Błędy nie obciążają Twojego kredytu. Użyj tych kodów do szybkiego debugowania integracji. API jest rygorystyczne, ale przewidywalne. Zaplanuj swoją równoległość na podstawie limitu 8 żądań.