Documentación de la API

Configuración de autenticación y URL base

Empieza por generar tu credencial en la Obtener clave API página usando Google o correo electrónico. El sistema muestra su clave inmediatamente y puede reemplazarla en cualquier momento para revocar el acceso. Todas las solicitudes apuntan al estándar /v1 endpoint estructura. No necesitas configurar encabezados complejos, solo pasa la clave en el encabezado Authorization.

Nuestra clave de API de IA sin censura funciona con cualquier biblioteca que admita clientes compatibles con OpenAI. Cambia la URL base a HTTPS://api.glmkey.com/v1 e inyecta tu token. Esta configuración refleja las integraciones estándar, asegurando que tu código existente se enrute correctamente sin bloqueo de proveedor.

• URL Base: HTTPS://api.glmkey.com/v1
• Cabecera de autenticación: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Referencia del endpoint de completados de chat

Envía texto al modelo enviando JSON al punto de conexión de completados de chat. La API espera un payload estándar con el nombre del modelo, el array de mensajes y parámetros opcionales. Debes especificar uncensored como el ID del modelo para asegurar que accedas al modelo de lenguaje grande correcto ajustado para salida sin restricciones.

Errores como 401 indican una clave inválida, mientras que 402 señala crédito prepagado insuficiente. El sistema cobra solo por el uso real de tokens, por lo que los errores no consumen tu saldo. Usa el siguiente comando curl para probar la conexión.

Copycurl https://api.glmkey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the endpoints for the glm key service"}]
  }'

Integración del SDK de Python

Instala la biblioteca oficial de OpenAI y configúrala para que apunte a nuestra URL base. Esto te permite usar patrones de Python familiares para generar texto. El cliente maneja la serialización y los reintentos automáticamente. Puedes pasar parámetros como temperature o top_p para controlar la creatividad.

La LLM sin censura acepta formatos de mensaje estándar. Puedes cambiar entre roles de sistema, usuario y asistente tal como lo harías con cualquier otro proveedor. El siguiente fragmento de Python demuestra una solicitud básica de finalización.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Integración del SDK Node

Usa el SDK de Node.js para integrar la clave API en tus proyectos de JavaScript o TypeScript. Establece el apiKey y baseURL propiedades en la configuración del cliente. Esto asegura que todas las solicitudes se enruten a nuestros servidores en lugar del proveedor predeterminado. Luego puedes llamar chat.completions.create() con los parámetros deseados.

La API de programación sin censura admite definiciones de herramientas estándar y modos JSON. Puedes analizar las respuestas directamente en la lógica de tu aplicación. El siguiente ejemplo de Node.js muestra cómo inicializar el cliente y enviar un mensaje simple.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Respuestas en streaming y conteos de tokens

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tu solicitud. La API devuelve fragmentos de Eventos Enviados por Servidor (SSE). Cada fragmento contiene contenido parcial, y el último fragmento incluye el uso total de tokens. Esto te permite renderizar texto progresivamente en tu interfaz de usuario.

La clave de la API de IA sin censura admite esta función sin costo adicional. Puedes monitorizar el consumo de tokens en tiempo real. El siguiente fragmento demuestra cómo manejar respuestas en transmisión en Python.

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)

Normas de límites de velocidad y concurrencia

Estás limitado a 300 solicitudes por minuto por clave. La concurrencia está limitada a 8 solicitudes simultáneas. El cuerpo de la solicitud no debe exceder los 8 MB. Estos límites garantizan un rendimiento estable para todos los usuarios prepagados. Si excedes la tasa, recibirás un error 429.

La ventana de contexto admite hasta 100.000 tokens para prompt y completion combinados. La salida está limitada a 16.000 tokens por solicitud. Si no estableces max_tokens, el valor predeterminado es 2,048 tokens. Monitorea tu uso a través del panel para evitar interrupciones del servicio.