Tài liệu API

Xác thực và Base URL

API sử dụng xác thực token Bearer tiêu chuẩn. Bạn nhận được khóa ngay sau khi đăng ký bằng Google hoặc địa chỉ email. Đặt Authorization header để Bearer YOUR_API_KEY cho tất cả các yêu cầu. URL cơ bản là https://api.llmstatus.cc/v1. Endpoint này hoạt động với bất kỳ SDK OpenAI hoặc client tương thích nào. Bạn chỉ cần thay đổi base URL và cung cấp key của bạn. Không cần số điện thoại để đăng ký. Danh tính của bạn được giữ tối thiểu trong khi vẫn có quyền truy cập đầy đủ.

Yêu cầu đầu tiên

Gửi yêu cầu POST đến /v1/chat/completions để nhận phản hồi ngay lập tức. Mã định danh mô hình là uncensored. Nó xử lý nội dung người lớn, nghiên cứu bảo mật và các chủ đề gây tranh cãi mà không từ chối. Bạn không cần đăng ký hoặc phí hàng tháng. Lỗi không tiêu thụ số dư trả trước của bạn. Gửi prompt của bạn và nhận văn bản đầu ra trực tiếp.

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."}]
  }'

Yêu cầu này minh họa tương tác đơn giản nhất có thể. Máy chủ trả về một đối tượng JSON chứa văn bản được tạo. Bạn có thể điều chỉnh các tham số như temperature hoặc top_p để kiểm soát mức độ sáng tạo. Phản hồi bao gồm thống kê sử dụng để đảm bảo tính minh bạch. Hãy bắt đầu với lệnh gọi cơ bản này để xác minh khóa API của bạn hoạt động đúng.

Tích hợp SDK Python

Sử dụng chính thức openai Thư viện Python để tương tác với API. Cấu hình URL cơ sở và khóa API trong quá trình khởi tạo client. Client xử lý việc tuần tự hóa và phân tích lỗi cho bạn. Cách tiếp cận này giảm đáng kể mã boilerplate. Bạn có thể truyền danh sách các tin nhắn dưới dạng danh sách các từ điển. Mô hình vẫn uncensored bất kể trình bao bọc khách hàng. Cả chế độ streaming và không streaming đều được hỗ trợ. Phương pháp này lý tưởng cho các dịch vụ backend hoặc các tập lệnh xử lý dữ liệu.

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 ẩn đi các chi tiết HTTP. Bạn tập trung vào cấu trúc prompt và xử lý phản hồi. Các mã lỗi được ném ra dưới dạng ngoại lệ. Bạn có thể bắt các ngoại lệ này để xử lý gracefully các vấn đề về giới hạn tỷ lệ hoặc tín dụng. Mã nguồn vẫn sạch và dễ đọc. Đây là cách được khuyến nghị cho các nhà phát triển Python để tích hợp API.

Sử dụng SDK Node.js

Cài đặt openai gói npm cho các môi trường Node.js. Đặt biến môi trường hoặc truyền khóa trực tiếp vào hàm tạo. URL cơ sở phải trỏ đến dịch vụ của chúng tôi. Điều này cho phép bạn xây dựng các hàm serverless hoặc ứng dụng web nhanh chóng. SDK hỗ trợ cả CommonJS và mô-đun ES. Bạn có thể phát trực tiếp các phản hồi hoặc nhận chúng cùng một lúc. Khóa API được truyền bảo mật trong tiêu đề. Cấu hình này hoàn hảo cho các nhà phát triển JavaScript cần tạo văn bản đáng tin cậy. Không cần cấu hình bổ sung ngoài khóa và URL cơ sở.

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 sao chép cấu hình khách hàng Python. Bạn gửi messages và nhận completions. Xử lý lỗi được tích hợp vào chuỗi promise. Điều này đảm bảo ứng dụng của bạn vẫn mạnh mẽ. Sử dụng phương pháp này cho các giao diện trò chuyện thời gian thực hoặc công việc nền. Mã ngắn gọn và dễ bảo trì. Bạn có thể mở rộng nó với các tiêu đề tùy chỉnh nếu cần.

Phản hồi luồng

Bật phát trực tiếp bằng cách đặt stream: true trong yêu cầu của bạn. Máy chủ gửi Server-Sent Events (SSE) token theo token. Điều này giảm độ trễ cảm nhận cho người dùng cuối. Bạn nhận được các phản hồi một phần khi chúng được tạo ra. Chunk cuối cùng chứa tổng số token sử dụng. Điều này rất quan trọng để minh bạch hóa việc tính phí. Phát trực tiếp hoạt động với tất cả các tham số và công cụ. Sử dụng chế độ này cho các giao diện trò chuyện hoặc tạo văn bản trực tiếp. Client đệm các token cho đến khi luồng đóng lại. Điều này cung cấp trải nghiệm người dùng mượt mà mà không cần chờ phản hồi đầy đủ.

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)

Xử lý các sự kiện SSE trong mã của bạn để cập nhật giao diện người dùng theo thời gian thực. Sự kiện cuối cùng bao gồm dữ liệu sử dụng. Hãy phân tích điều này để theo dõi việc tiêu thụ tiền của bạn một cách chính xác. Luồng dữ là tùy chọn nhưng được khuyến nghị cho các ứng dụng tương tác. Nó giữ kết nối mở cho đến khi hoàn tất. Phương pháp này đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho những gì được tạo ra. Lỗi trong quá trình luồng được báo cáo trong phần cuối.

Giới hạn, Lỗi và Cửa sổ ngữ cảnh

Bạn có cửa sổ ngữ cảnh 100.000 token cho prompt và hoàn thành kết hợp. Đầu ra tối đa là 16.000 token mỗi yêu cầu. Giới hạn là 300 yêu cầu mỗi phút mỗi khóa. Bạn có thể có 8 yêu cầu đồng thời cùng lúc. Thân yêu cầu không được vượt quá 8 MB. Lỗi 401 có nghĩa là khóa của bạn không hợp lệ. Lỗi 402 cho biết không còn tín dụng. Lỗi 429 báo hiệu bạn đã đạt giới hạn tốc độ. Tín dụng không bao giờ hết hạn, vì vậy bạn có thể nạp tiền sau. Lỗi không tính phí tín dụng của bạn. Sử dụng các mã này để gỡ lỗi tích hợp của bạn nhanh chóng. API nghiêm ngặt nhưng có thể dự đoán được. Lập kế hoạch độ đồng thời dựa trên giới hạn 8 yêu cầu.