Документація API

Налаштування автентифікації та базового URL

Почніть із генерації ваших облікових даних на Отримати API-ключ сторінку через Google або електронну пошту. Система відображає ваш ключ миттєво, і ви можете замінити його в будь-який час, щоб анулювати доступ. Усі запити спрямовані на стандартний /v1 ендпоінт структура. Вам не потрібно налаштовувати складні заголовки, просто передайте ключ у заголовку Authorization.

Ключ до uncensored AI API працює з будь-якою бібліотекою, яка підтримує клієнтів, сумісних з OpenAI. Змініть базовий URL на HTTPS://api.glmkey.com/v1 і вставте свій токен. Ця конфігурація імітує стандартні інтеграції, гарантуючи правильне маршрутизування вашого існуючого коду без прив’язки до постачальника.

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

Довідник ендпоінту Chat Completions

Надішліть текст моделі, надіславши JSON на ендпоінт завершення чату. API очікує стандартний набір даних із назвою моделі, масивом повідомлень та необов'язковими параметрами. Ви повинні вказати uncensored як ідентифікатор моделі, щоб переконатися, що ви отримуєте доступ до правильної великої мовної моделі, налаштованої на необмежений вивід.

Помилки, такі як 401, вказують на недійсний ключ, тоді як 402 сигналізує про недостатність кредитів передоплати. Система нараховує плату лише за фактичне використання токенів, тому помилки не споживають ваш баланс. Використовуйте наведену нижче команду curl для тестування з’єднання.

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"}]
  }'

Інтеграція Python SDK

Встановіть офіційну бібліотеку OpenAI і налаштуйте її так, щоб вона вказувала на нашу базову URL-адресу. Це дозволяє використовувати знайомі патерни Python для генерації тексту. Клієнт автоматично обробляє серіалізацію та повторні спроби. Ви можете передавати такі параметри, як temperature або top_p для контролю креативності.

Необмежена LLM приймає стандартні формати повідомлень. Ви можете перемикатися між ролями system, user та assistant так само, як і у будь-якого іншого провайдера. Наведений нижче фрагмент коду Python демонструє базовий запит на завершення.

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)

Інтеграція Node SDK

Використовуйте Node.js SDK для інтеграції API-ключа у ваші проекти на JavaScript або TypeScript. Встановіть apiKey та baseURL властивості в конфігурації клієнта. Це гарантує, що всі запити маршрутизуються на наші сервери замість постачальника за замовчуванням. Потім ви можете викликати chat.completions.create() з бажаними параметрами.

Безцензурний API для кодування підтримує стандартні визначення інструментів та режими JSON. Ви можете безпосередньо парсити відповіді в логіку вашого додатка. Наведений нижче приклад на Node.js показує, як ініціалізувати клієнта та надіслати просте повідомлення.

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);

Потокова передача відповідей та кількість токенів

Увімкніть потокову передачу, встановивши stream: true у вашому запиті. API повертає чанки Server-Sent Events (SSE). Кожен чанк містить частковий вміст, а фінальний чанк включає загальне використання токенів. Це дозволяє поступово відображати текст у вашому інтерфейсі.

Ключ API uncensored AI підтримує цю функцію без додаткової оплати. Ви можете моніторити споживання токенів у реальному часі. Наведений нижче фрагмент коду демонструє, як обробляти відповіді потокової передачі 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)

Ліміти частоти запитів та правила паралельності

Вам доступно не більше 300 запитів на хвилину на кожен ключ. Ліміт паралельних запитів становить 8 одночасних запитів. Тіло запиту не повинно перевищувати 8 МБ. Ці обмеження забезпечують стабільну роботу для всіх користувачів з попередньою оплатою. Якщо ви перевищите ліміт швидкості, отримаєте помилку 429.

Вікно контексту підтримує до 100 000 токенів для сумарного запиту та відповіді. Об’єм відповіді обмежено 16 000 токенів за запит. Якщо ви не встановите max_tokens, за замовчуванням — 2048 токенів. Слідкуйте за своїм використанням через панель керування, щоб уникнути переривання служби.