Dokumentasi API

Pengesahan dan penetapan url asas

Mula dengan menjana kelayakan anda di Dapatkan kunci API halaman menggunakan Google atau e-mel. Sistem memaparkan kunci anda serta-merta, dan anda boleh menggantikannya bila-bila masa untuk membatalkan akses. Semua permintaan menyasarkan standard /v1 struktur endpoint. Anda tidak perlu mengkonfigurasi header kompleks, hanya luluskan kunci dalam header Authorization.

Kunci API AI tanpa sensor kami berfungsi dengan mana-mana perpustakaan yang menyokong klien serasi OpenAI. Tukar URL asas ke HTTPS://api.glmkey.com/v1 dan suntik token anda. Persediaan ini meniru integrasi standard, memastikan kod sedia ada anda disalurkan dengan betul tanpa kunci vendor.

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

Rujukan hujung sambungan penyelesaian sembang

Hantar teks ke model dengan menghantar JSON ke hujung sambungan penyelesaian sem. API mengharapkan muatan piawai dengan nama model, larik mesej, dan parameter pilihan. Anda mesti menentukan uncensored sebagai ID model untuk memastikan anda mengakses model bahasa besar yang betul yang disesuaikan untuk output tanpa sekatan.

Kesilapan seperti 401 menunjukkan kunci tidak sah, manakala 402 menandakan kredit prabayar tidak mencukupi. Sistem hanya menelan untuk penggunaan token sebenar, jadi kesilapan tidak menelan baki anda. Gunakan arahan curl berikut untuk menguji sambungan.

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"}]
  }'

Python SDK integration

Pasang perpustakaan rasmi OpenAI dan konfigurasikan untuk menunjuk ke URL asas kami. Ini membolehkan anda menggunakan corak Python yang sudah dikenali untuk menjana teks. Klien mengendalikan pengaturcaraan dan percubaan semula secara automatik. Anda boleh menghantar parameter seperti temperature atau top_p untuk mengawal kreativiti.

LLM tanpa sensor menerima format mesej piawai. Anda boleh bertukar antara peranan sistem, pengguna, dan pembantu seperti yang anda lakukan dengan penyedia lain. Snipet Python berikut menunjukkan permintaan penyelesaian asas.

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)

Integrasi SDK Node

Gunakan SDK Node.js untuk mengintegrasikan kunci API ke dalam projek JavaScript atau TypeScript anda. Tetapkan apiKey dan baseURL sifat dalam konfigurasi klien. Ini memastikan semua permintaan disalurkan ke pelayan kami bukannya penyedia lalai. Anda kemudian boleh memanggil chat.completions.create() dengan parameter yang anda inginkan.

API pengkodan tanpa sensor menyokong definisi alat piawai dan mod JSON. Anda boleh menguraikan respons terus ke dalam logik aplikasi anda. Contoh Node.js berikut menunjukkan cara memulakan klien dan menghantar mesej mudah.

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);

Respons aliran dan kiraan token

Aktifkan aliran dengan menetapkan stream: true dalam permintaan anda. API mengembalikan potongan Acara Dihantar Pelayan (SSE). Setiap potongan mengandungi kandungan separa, dan potongan akhir termasuk jumlah penggunaan token. Ini membolehkan anda memaparkan teks secara progresif dalam UI anda.

Kunci API AI tanpa menyokong ciri ini tanpa kos tambahan. Anda boleh memantau penggunaan token secara masa nyata. Snipet berikut menunjukkan cara mengendalikan respons penstriman dalam 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)

Had laju dan peraturan kekonkurenan

Anda terhad kepada 300 permintaan setiap minit per kunci. Kebolehcayaan dikekalkan pada 8 permintaan serentak. Badan permintaan tidak boleh melebihi 8 MB. Had ini memastikan prestasi stabil untuk semua pengguna pra-dibayar. Jika anda melebihi kadar, anda menerima ralat 429.

Tingkap konteks menyokong sehingga 100,000 token untuk gabungan prompt dan penyelesaian. Output terhad kepada 16,000 token setiap permintaan. Jika anda tidak menetapkan max_tokens, nilai lalai ialah 2,048 token. Pantau penggunaan anda melalui papan pemuka untuk mengelakkan gangguan perkhidmatan.