Интеграция API модели без цензуры

Аутентификация и базовый URL

Наш API-интерфейс — готовая замена для существующих клиентов OpenAI. Вам нужно изменить только две переменные: base_url и ваш api_key. Базовый URL для всех запросов — https://api.llmmodelsapi.com/v1. Аутентификация через заголовок Authorization с Bearer-токеном. Храните API-ключ в безопасности, так как он дает доступ к предоплаченному балансу. Вы можете сгенерировать новый ключ в любое время в личном кабинете, что немедленно аннулирует старый.

Первый запрос

Отправьте стандартный запрос на чат-завершение для проверки подключения. Используйте идентификатор модели uncensored для доступа к нашей специально созданной большой языковой модели. Эта модель настроена на ответы без отказов по контенту для законного использования взрослыми, что идеально подходит для агентов, требующих стабильных результатов. Тело запроса соответствует стандартному формату чат-завершений OpenAI.

Copycurl https://api.llmmodelsapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Проверьте, что ответ содержит валидное завершение. Статус 200 означает корректную интеграцию. Этот ai model api эндпоинт поддерживает одно- и многооборотные диалоги в рамках контекстного окна.

Интеграция Python SDK

Использование официального Python SDK от OpenAI — самый быстрый способ интеграции. Укажите клиенту базовый URL и предоставьте API-ключ. SDK автоматически обрабатывает сериализацию и пул соединений. Этот подход работает с любой библиотекой клиентов, совместимой с OpenAI, которая поддерживает переопределение base_url.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Python SDK поддерживает потоковую передачу и синхронные вызовы. Для большинства рабочих процессов агентов синхронные вызовы проще, но потоковая передача доступна, если вам нужно отображать токены по мере их генерации. Идентификатор модели остается uncensored независимо от версии SDK.

Интеграция Node SDK

Для сред JavaScript и TypeScript Node SDK следует тому же шаблону. Инициализируйте клиент с правильным базовым URL и учетными данными. Это гарантирует, что вашей существующей кодовой базе потребуется минимальное изменение для смены провайдера. Идентификатор модели uncensored совместим со всеми стандартными параметрами завершения чата.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Node SDK поддерживает async/await, что упрощает интеграцию в Express или serverless-функции. Храните API-ключ в переменных окружения, чтобы избежать случайного раскрытия. Такой openai compatible api дизайн позволяет вернуться к OpenAI или сменить провайдера, изменив только объект конфигурации.

Потоковые ответы

Включите потоковую передачу, установив stream: true в запросе. API возвращает поток Server-Sent Events (SSE), позволяя обрабатывать токены по мере их генерации. Это снижает воспринимаемую задержку для конечных пользователей и необходимо для взаимодействий агентов в реальном времени. Формат потока идентичен спецификации SSE OpenAI.

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)

Каждый чанк содержит частичные дельта-данные. Их нужно накопить для восстановления ответа. Потоковая передача не влияет на цену: вы платите за все токены. Это часть надёжного дизайна chat completions api.

Лимиты, ошибки и контекст

Наша инфраструктура строго ограничивает ресурсы для надёжности. Лимит: 300 запросов в минуту на ключ, макс. размер тела запроса — 8 MB. Контекстное окно — 100,000 токенов, включая промпт и завершение. При превышении лимита вы получите ошибку 429. Неверный ключ возвращает 401, недостаток средств — 402. В отличие от многих llm api provider, мы не скрываем эти лимиты; они прозрачны и постоянны. Данные не обучаются, приватность сохраняется, промпты не используются для улучшения модели.