Documentazione API

Impostazione dell'URL di base e autenticazione

Inizia generando la tua credenziale su Ottieni la chiave API pagina utilizzando Google o email. Il sistema visualizza la chiave immediatamente e puoi sostituirla in qualsiasi momento per revocare l'accesso. Tutte le richieste puntano allo standard /v1 endpoint struttura. Non è necessario configurare header complessi, basta passare la chiave nell'header Authorization.

La chiave API AI senza censure funziona con qualsiasi libreria che supporta client compatibili con OpenAI. Modifica l'URL di base in HTTPS://api.glmkey.com/v1 e inietta il tuo token. Questa configurazione riflette le integrazioni standard, garantendo che il tuo codice esistente venga instradato correttamente senza lock-in del fornitore.

• URL Base: HTTPS://api.glmkey.com/v1
• Header Auth: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Riferimento endpoint Chat completions

Invia testo al modello inviando JSON all'endpoint delle chat completions. L'API prevede un payload standard con nome del modello, array di messaggi e parametri opzionali. Devi specificare uncensored come ID del modello per assicurarti di accedere al modello linguistico di grandi dimensioni corretto ottimizzato per output non restrittivi.

Errori come 401 indicano una chiave non valida, mentre 402 segnala credito prepagato insufficiente. Il sistema addebita solo per l'utilizzo effettivo dei token, quindi gli errori non consumano il tuo saldo. Usa il seguente comando curl per testare la connessione.

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"}]
  }'

Integrazione SDK Python

Installa la libreria ufficiale di OpenAI e configurala per puntare al nostro URL base. Questo ti permette di utilizzare pattern Python familiari per la generazione di testo. Il client gestisce la serializzazione e i tentativi di ripetizione automaticamente. Puoi passare parametri come temperature o top_p per controllare la creatività.

L'LLM senza censure accetta i formati di messaggio standard. Puoi passare tra i ruoli system, user e assistant proprio come faresti con qualsiasi altro provider. Il seguente frammento Python dimostra una richiesta di completamento di base.

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)

Integrazione SDK Node

Utilizza l'SDK Node.js per integrare la chiave API nei tuoi progetti JavaScript o TypeScript. Imposta il apiKey e baseURL proprietà nella configurazione del client. Questo garantisce che tutte le richieste vengano instradate ai nostri server invece che al provider predefinito. Puoi poi chiamare chat.completions.create() con i parametri desiderati.

L'API di codifica senza filtri supporta definizioni standard degli strumenti e modalità JSON. Puoi analizzare le risposte direttamente nella logica della tua applicazione. L'esempio Node.js seguente mostra come inizializzare il client e inviare un messaggio semplice.

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);

Risposte in streaming e conteggi dei token

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce chunk Server-Sent Events (SSE). Ogni chunk contiene contenuto parziale e l'ultimo chunk include l'utilizzo totale dei token. Questo ti consente di visualizzare il testo in modo progressivo nella tua UI.

La chiave API AI senza censure supporta questa funzionalità senza costi aggiuntivi. Puoi monitorare il consumo di token in tempo reale. Il seguente snippet mostra come gestire le risposte in streaming in 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)

Regole sui limiti di frequenza e sulla concorrenza

Hai un limite di 300 richieste al minuto per chiave. La concorrenza è limitata a 8 richieste simultanee. Il corpo della richiesta non deve superare gli 8 MB. Questi limiti garantiscono prestazioni stabili per tutti gli utenti prepagati. Se superi il tasso, ricevi un errore 429.

La finestra di contesto supporta fino a 100.000 token per prompt e completamento combinati. L'output è limitato a 16.000 token per richiesta. Se non imposti max_tokens, il valore predefinito è 2.048 token. Monitora il tuo utilizzo tramite la dashboard per evitare interruzioni del servizio.