Início rápido com a API sem restrições

Pré-requisitos e configuração do SDK

Nossa API funciona com qualquer cliente compatível com OpenAI. Você só precisa de uma chave de API do nosso painel.

Instale o SDK padrão para sua linguagem. Para Python, execute pip install openai. Para Node.js, execute npm install openai. Usamos o padrão OpenAI classe.

Defina seu URL base para nosso endpoint. Isso garante que todas as solicitações sejam roteadas corretamente para nosso LLM uncensored.

Autenticação com sua chave de API

Envie sua chave de API no Authorization cabeçalho. Exigimos isso para cada requisição.

Gere sua chave na página "Obter chave de API". Você pode fazer login com Google ou usar e-mail e senha.

Mantenha sua chave segura. Uma única chave é ativa por conta. Se você a perder, gere uma nova para substituir a antiga.

Enviando sua primeira conclusão de chat

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions. Especifique o modelo como uncensored.

Inclua sua mensagem no messages array. O modelo retornará uma resposta em texto.

Aqui está um exemplo com curl:

Copycurl https://api.llmsuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set the timeout to 30 seconds for the request"}]
  }'

Manipulação de respostas em streaming via SSE

Use streaming para saída em tempo real. Defina stream para true na sua solicitação.

A API envia Server-Sent Events. Cada trecho contém texto parcial.

Cole todos os fragmentos para construir a resposta completa. Isso é ideal para interfaces de chat.

Exemplo em Python:

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configurando parâmetros como temperatura

Ajuste parâmetros para controlar a criatividade. Use temperature para aleatoriedade.

Definir top_p para amostragem por núcleo. Use max_tokens limitar o comprimento da saída.

Suportamos uma janela de contexto de 100.000 tokens. Isso permite conversas longas.

Exemplo em Node.js:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Entendendo o uso e os custos dos tokens

Pague apenas pelo que usar. O crédito é pré-pago e nunca expira.

Tokens de entrada custam $0,15 por 1M. Tokens de saída custam $0,50 por 1M.

Erros e recusas são gratuitos. Verifique o último bloco para o uso de tokens.

Exemplo de stream:

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)