API 文档

认证与基础 URL 设置

在 获取 API 密钥 页面，使用 Google 或电子邮件登录。系统会立即显示您的密钥，您可以随时更换以撤销访问权限。所有请求均指向标准 /v1 端点结构。您无需配置复杂的标头，只需在 Authorization 标头中传递密钥即可。

我们的无审查 AI API 密钥可与任何支持 OpenAI 兼容客户端的库配合使用。将基础 URL 更改为 HTTPS://api.glmkey.com/v1 并注入您的令牌。此设置与标准集成方式一致，确保您的现有代码能正确路由，避免供应商锁定。

• 基础 URL：HTTPS://api.glmkey.com/v1
• Auth 标头：Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

聊天完成端点参考

将文本发送至模型，通过向聊天补全端点发布 JSON 实现。API 期望标准的负载，包含模型名称、消息数组和可选参数。您必须指定 uncensored 作为模型 ID，以确保你访问的是针对无限制输出进行调整的正确大型语言模型。

错误如 401 表示密钥无效，而 402 表示预付费余额不足。系统仅对实际令牌使用量收费，因此错误不会消耗您的余额。使用以下 curl 命令测试连接。

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 集成

安装官方 OpenAI 库并将其配置为指向我们的基础 URL。这使您可以使用熟悉的 Python 模式生成文本。客户端会自动处理序列化和重试。您可以传递诸如 temperature 或 top_p 控制创造性。

无审查 LLM 接受标准消息格式。您可以像使用任何其他提供商一样在 system、user 和 assistant 角色之间切换。以下 Python 代码片段演示了基本的补全请求。

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)

Node SDK 集成

使用 Node.js SDK 将 API 密钥集成到您的 JavaScript 或 TypeScript 项目中。设置 apiKey 和 baseURL 客户端配置中的属性。这确保所有请求都路由到我们的服务器，而不是默认提供商。然后您可以调用 chat.completions.create() 附带您所需的参数。

无审查编码 API 支持标准工具定义和 JSON 模式。您可以将响应直接解析到您的应用程序逻辑中。以下 Node.js 示例展示了如何初始化客户端并发送简单消息。

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);

流式响应和令牌计数

通过将 stream: true 在您的请求中。API 返回服务器发送的事件 (SSE) 数据块。每个数据块包含部分内容，最后一个数据块包括总 Token 用量。这允许您在 UI 中渐进式渲染文本。

无限制 AI API 密钥支持此功能且无额外费用。您可以实时监控 token 消耗。以下代码片段演示了如何在 Python 中处理流式响应。

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)

速率限制与并发规则

每个密钥每分钟限 300 次请求。并发请求上限为 8 个。请求体不得超过 8 MB。这些限制确保所有预付费用户的性能稳定。如果超出速率限制，您将收到 429 错误。

上下文窗口支持最多 100,000 个 token，包括 prompt 和 completion 的总和。输出限制为每次请求 16,000 个 token。如果你未设置 max_tokens, 默认值为 2,048 个 token。通过仪表板监控您的使用情况，以避免服务中断。