Documentație API

Autentificare și configurare URL de bază

Începeți prin a genera acreditarea pe Obține cheie API pagina folosind Google sau email. Sistemul afișează cheia imediat, iar tu o poți înlocui oricând pentru a revoca accesul. Toate solicitările vizează standardul /v1 endpoint structură. Nu trebuie să configurezi antete complexe, doar trece cheia în antetul Authorization.

Cheia noastră API AI non-cenzurată funcționează cu orice bibliotecă care suportă clienți compatibili OpenAI. Modifică URL-ul de bază în HTTPS://api.glmkey.com/v1 și injectează-ți tokenul. Această configurare imită integrările standard, asigurând că codul tău existent este rutat corect, fără blocare la un furnizor.

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

Referință endpoint Completări Chat

Trimite text către model postând JSON către endpoint-ul de completări de chat. API-ul așteaptă un payload standard cu numele modelului, array-ul de mesaje și parametrii opționali. Trebuie să specifici uncensored ca ID-ul modelului pentru a te asigura că accesezi modelul de limbaj mare corect, ajustat pentru output nelimitat.

Erorile precum 401 indică o cheie invalidă, în timp ce 402 semnalează credit preplătit insuficient. Sistemul facturează doar pentru utilizarea reală a token-urilor, astfel încât erorile nu vă consumă soldul. Utilizați următoarea comandă curl pentru a testa conexiunea.

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"}]
  }'

Integrare SDK Python

Instalează biblioteca oficială OpenAI și configurează-o să indice către URL-ul nostru de bază. Acest lucru îți permite să utilizezi modelele familiare Python pentru generarea de text. Clientul gestionează serializarea și reîncercările automat. Poți transmite parametri precum temperature sau top_p pentru a controla creativitatea.

LLM-ul fără cenzură acceptă formate standard de mesaje. Puteți comuta între rolurile de sistem, utilizator și asistent exact așa cum ați face cu orice alt furnizor. Următorul fragment Python demonstrează o solicitare de completare de bază.

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)

Integrare SDK Node

Folosește SDK-ul Node.js pentru a integra cheia API în proiectele tale JavaScript sau TypeScript. Setează apiKey și baseURL proprietăți în configurația clientului. Acest lucru asigură că toate solicitările sunt direcționate către serverele noastre în loc de furnizorul implicit. Apoi puteți apela chat.completions.create() cu parametrii dvs. doriți.

API-ul de programare fără cenzură suportă definiții standard de instrumente și moduri JSON. Puteți analiza răspunsurile direct în logica aplicației dumneavoastră. Exemplul Node.js următor arată cum se initializează clientul și se trimite un mesaj simplu.

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);

Numărul de tokeni și răspunsuri în flux

Activați streaming-ul setând stream: true în cererea dumneavoastră. API-ul returnează fragmente Evenimente trimise de server (SSE). Fiecare fragment conține conținut parțial, iar fragmentul final include utilizarea totală a tokenilor. Acest lucru vă permite să redați textul progresiv în interfața utilizatorului.

Cheia API-ul AI fără cenzură suportă această funcție fără cost suplimentar. Poți monitoriza consumul de tokeni în timp real. Fragmentul de cod următor demonstrează cum să gestionezi răspunsurile în streaming în 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)

Reguli de limitare a ratelor și concurență

Ești limitat la 300 de cereri pe minut per cheie. Concurența este limitată la 8 cereri simultane. Corpul cererii nu trebuie să depășească 8 MB. Aceste limite asigură o performanță stabilă pentru toți utilizatorii preplătiți. Dacă depășești rata, primești un error 429.

Fereastra de context suportă până la 100.000 de tokeni pentru prompt și completări combinate. Ieșirea este limitată la 16.000 de tokeni per solicitare. Dacă nu setați max_tokens, valoarea implicită este de 2.048 de tokeni. Monitorizează-ți utilizarea prin panou pentru a evita întreruperile serviciului.