Tích hợp API Mô hình AI không kiểm duyệt

Xác thực và Base URL

API của chúng tôi được thiết kế như một giải pháp thay thế trực tiếp cho các máy khách OpenAI hiện có. Bạn chỉ cần thay đổi hai biến: base_url và api_key của bạn. Base URL cho tất cả yêu cầu là https://api.llmmodelsapi.com/v1. Xác thực được xử lý qua tiêu đề Authorization sử dụng token Bearer. Hãy đảm bảo giữ khóa API của bạn an toàn vì nó cấp quyền truy cập vào tín dụng trả trước của bạn. Bạn có thể tạo lại khóa bất cứ lúc nào từ bảng điều khiển, điều này sẽ thu hồi ngay lập tức khóa cũ.

Yêu cầu đầu tiên

Gửi một yêu cầu hoàn thành hội thoại tiêu chuẩn để kiểm tra kết nối. Sử dụng ID mô hình uncensored để truy cập mô hình ngôn ngữ lớn được xây dựng chuyên dụng của chúng tôi. Mô hình này được tinh chỉnh để trả lời mà không từ chối nội dung cho mục đích người lớn hợp pháp, rất lý tưởng cho các tác nhân cần đầu ra nhất quán. Thân yêu cầu tuân theo định dạng hoàn thành hội thoại OpenAI tiêu chuẩn.

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."}]
  }'

Xác minh phản hồi bao gồm một phần hoàn thành hợp lệ. Nếu bạn nhận được mã trạng thái 200, việc tích hợp của bạn đang hoạt động đúng cách. Endpoint ai model api này hỗ trợ cả hội thoại một lượt và nhiều lượt trong cửa sổ ngữ cảnh.

Tích hợp SDK Python

Sử dụng SDK Python chính thức của OpenAI là cách nhanh nhất để tích hợp. Chỉ định máy khách vào base URL của chúng tôi và cung cấp khóa API của bạn. SDK tự động xử lý tuần tự hóa và kết nối nhóm. Cách tiếp cận này hoạt động với bất kỳ thư viện máy khách tương thích OpenAI nào tôn trọng việc ghi đè 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)

SDK Python hỗ trợ cả gọi truyền phát và đồng bộ. Đối với hầu hết các quy trình làm việc của tác nhân, các lệnh gọi đồng bộ đơn giản hơn, nhưng truyền phát có sẵn nếu bạn cần hiển thị token khi chúng được tạo. ID mô hình vẫn là uncensored bất kể phiên bản SDK.

Tích hợp SDK Node.js

Đối với môi trường JavaScript và TypeScript, SDK Node tuân theo cùng một mẫu. Khởi tạo máy khách với base URL và thông tin xác thực chính xác. Điều này đảm bảo cơ sở mã hiện tại của bạn yêu cầu thay đổi tối thiểu để chuyển nhà cung cấp. ID mô hình uncensored tương thích với tất cả các tham số hoàn thành hội thoại tiêu chuẩn.

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);

SDK Node.js cũng hỗ trợ mẫu async/await, giúp bạn dễ dàng tích hợp vào các route Express hoặc hàm serverless. Hãy giữ khóa API của bạn trong các biến môi trường để tránh bị lộ không chủ đích. Thiết kế openai compatible api này có nghĩa là bạn có thể chuyển lại sang OpenAI hoặc chuyển sang các nhà cung cấp khác bằng cách chỉ thay đổi đối tượng cấu hình.

Phản hồi truyền phát

Bật truyền phát bằng cách đặt stream: true trong yêu cầu của bạn. API trả về luồng Sự kiện được máy chủ gửi (SSE), cho phép bạn xử lý token khi chúng được tạo. Điều này giảm độ trễ cảm nhận cho người dùng cuối và rất cần thiết cho các tương tác tác nhân thời gian thực. Định dạng luồng giống hệt với thông số kỹ thuật SSE của 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)

Mỗi phần chứa dữ liệu delta một phần. Bạn phải tích lũy các delta này để tái tạo lại phản hồi đầy đủ. Truyền phát không ảnh hưởng đến giá cả; bạn sẽ được tính phí cho tổng số token đầu vào và đầu ra bất kể chế độ truyền phát. Tính năng này là một phần của thiết kế chat completions api mạnh mẽ mà chúng tôi cung cấp.

Giới hạn, Lỗi và Ngữ cảnh

Cơ sở hạ tầng của chúng tôi áp dụng các giới hạn nghiêm ngặt để đảm bảo độ tin cậy. Bạn bị giới hạn ở 300 yêu cầu mỗi phút trên mỗi khóa, với kích thước tối đa của thân yêu cầu là 8 MB. Cửa sổ ngữ cảnh là 100,000 token, dùng chung giữa prompt và phần hoàn tất. Nếu bạn vượt quá giới hạn tốc độ, bạn sẽ nhận được lỗi 429. Khóa không hợp lệ trả về 401, và tín dụng không đủ trả về 402. Không giống như nhiều tùy chọn llm api provider khác, chúng tôi không ẩn những giới hạn này; chúng minh bạch và nhất quán. Không có quá trình huấn luyện nào được thực hiện trên dữ liệu của bạn, và quyền riêng tư được duy trì bằng cách không sử dụng prompt để cải thiện mô hình.