Ghid de început rapid API

Autentificare: Utilizarea cheii API

Trimiteți cheia în Authorization header., Începe prin a crea un cont cu Google sau email. Cheia apare imediat. Nu există un număr de telefon care să îți blocheze accesul. Utilizează Bearer YOUR_KEY pentru fiecare solicitare. Sistemul respinge cheile invalide cu o eroare 401. Verifică-ți soldul înainte de utilizarea intensă.

Punct final: /v1/chat/completions

Trimiteți JSON la punctul final de chat. Acest ruta standard acceptă promptul și numele modelului. Trimite ID-ul modelului uncensored pentru ieșire brută. URL-ul de bază este https://api.llmwithoutlogin.com/v1. Primești răspunsuri text directe. Iată un exemplu basic curl:

Copycurl https://api.llmwithoutlogin.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Get the latest npm package version"}]
  }'

Păstrați-vă solicitările simple. Sistemul le procesează rapid. Evitați structurile complexe și imbricate inițial.

Parametri: Temperatură, Top P și Stop

Controlează creativitatea cu aceste setări. Setează temperature că 0.7 pentru un output echilibrat. Utilizați top_p pentru a filtra tokenii cu probabilitate scăzută. Definiți un stop secvență pentru a întrerupe generarea devreme. Acești parametri modelează stilul răspunsului. SDK-ul Python le gestionează ușor:

Copyfrom openai import OpenAI

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

Ajustează valorile pentru a se potrivi cu cazul tău de utilizare specific. Temperatura mai mare crește aleatorietatea.

Răspunsuri în streaming prin SSE

Primește tokeni pe măsură ce sunt generați. Setează stream: true în cererea ta. API-ul returnează Evenimente Trimise de Server. Fiecare fragment conține text parțial. Acest lucru reduce semnificativ latența percepută. Utilizați acest lucru pentru ieșiri lungi:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Stochează fragmentele în aplicația dumneavoastră. Concatenează-le pentru a forma textul final. Această metodă este eficientă pentru interfețele în timp real.

Apelarea funcțiilor și modul JSON

Structurează outputul cu precizie. Folosește response_format cu {"type": "json_object"}. Acest lucru forțează modelul să returneze JSON valid. Poți defini de asemenea tool-uri pentru function calling. Sistemul se conformează schemei tale. Definește tool-urile în payload-ul tău. Acest lucru asigură o analiză fiabilă în codul tău.

Gestionarea erorilor și a utilizării tokenilor

Monitorați-vă codurile de stare ale solicitărilor. O eroare 401 înseamnă că cheia dvs. este invalidă. O eroare 402 indică credit insuficient. O eroare 429 semnalează limitarea ratei. Aveți 300 de solicitări pe minut. Fereastra de context are 100,000 de tokeni. Output-ul este limitat la 16,000 de tokeni. Verificați ultimul chunk SSE pentru statistici de utilizare. Erorile nu consumă credit. Soldul preplătit rămâne intact.

Streaming

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)