Документация API

Аутентификация и установка базового URL

Начните с генерацией ваших учетных данных на Получить API-ключ странице с помощью Google или электронной почты. Система отображает ваш ключ сразу, и вы можете заменить его в любое время, чтобы отозвать доступ. Все запросы направляются на стандартный /v1 структура эндпоинта. Вам не нужно настраивать сложные заголовки, просто передайте ключ в заголовке Authorization.

Наш uncensored AI API-ключ работает с любой библиотекой, поддерживающей клиентов, совместимых с OpenAI. Измените базовый URL на HTTPS://api.glmkey.com/v1 и вставьте свой токен. Эта настройка зеркально отражает стандартные интеграции, обеспечивая правильную маршрутизацию вашего существующего кода без привязки к вендору.

• Базовый URL: HTTPS://api.glmkey.com/v1
• Заголовок Auth: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Справочник эндпоинта Chat Completions

Отправьте текст в модель, отправив JSON в эндпоинт завершения чата. API ожидает стандартный полезный груз с именем модели, массивом сообщений и необязательными параметрами. Вы должны указать uncensored как идентификатор модели, чтобы убедиться, что вы получаете доступ к правильной большой языковой модели, настроенной на неограниченный вывод.

Ошибки, такие как 401, указывают на неверный ключ, а 402 сигнализирует о недостатке предоплаченных кредитов. Система списывает средства только за фактическое использование токенов, поэтому ошибки не расходуют ваш баланс. Используйте следующую команду curl для проверки подключения.

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"}]
  }'

Интеграция Python SDK

Установите официальную библиотеку OpenAI и настройте ее для указания на наш базовый URL. Это позволяет использовать знакомые паттерны Python для генерации текста. Клиент автоматически обрабатывает сериализацию и повторные попытки. Вы можете передавать параметры, такие как temperature или top_p для управления креативностью.

Нецензурированная LLM принимает стандартные форматы сообщений. Вы можете переключаться между ролями system, user и assistant так же, как у любого другого провайдера. Следующий фрагмент кода на Python демонстрирует базовый запрос на завершение.

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)

Интеграция Node SDK

Используйте SDK для Node.js для интеграции API-ключа в ваши проекты на JavaScript или TypeScript. Установите apiKey и baseURL свойства в конфигурации клиента. Это гарантирует, что все запросы направляются на наши серверы, а не на серверы провайдера по умолчанию. Затем вы можете вызвать chat.completions.create() с вашими желаемыми параметрами.

Нецензурируемый API для кода поддерживает стандартные определения инструментов и режим JSON. Вы можете напрямую парсить ответы в логику вашего приложения. Следующий пример на Node.js показывает, как инициализировать клиент и отправить простое сообщение.

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);

Потоковая передача ответов и количество токенов

Включите потоковую передачу, установив stream: true в вашем запросе. API возвращает чанки Server-Sent Events (SSE). Каждый чанк содержит частичное содержимое, а последний чанк включает общее количество использованных токенов. Это позволяет постепенно отображать текст в вашем интерфейсе.

Ключ API uncensored AI поддерживает эту функцию без дополнительной оплаты. Вы можете отслеживать потребление токенов в реальном времени. Следующий фрагмент демонстрирует, как обрабатывать потоковые ответы в 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)

Правила лимитов запросов и ограничений параллельности

Лимит составляет 300 запросов в минуту на один ключ. Параллелизм ограничен 8 одновременными запросами. Размер тела запроса не должен превышать 8 МБ. Эти ограничения обеспечивают стабильную работу для всех пользователей с предоплатой. Если вы превысите лимит частоты, вы получите ошибку 429.

Окно контекста поддерживает до 100 000 токенов для суммы промпта и завершения. Вывод ограничен 16 000 токенами за запрос. Если вы не установите max_tokens, по умолчанию 2 048 токенов. Отслеживайте использование через панель управления, чтобы избежать прерывания службы.