Documentation API Abliteré
Commencez avec l'API de modèle sans censure en quelques minutes en utilisant des clients standard compatibles OpenAI. Envoyez du texte, recevez du texte sans restriction sans vous battre contre les invites système.
Authentification et URL de base
Utilisez votre clé API avec l'URL de base https://api.llmsabliterated.com/v1. La clé est générée immédiatement après l'inscription via Google ou e-mail, sans numéro de téléphone requis. Transmettez la clé dans le Authorization header pour chaque requête.
Conseil : La clé n'est affichée qu'une seule fois après la création, donc enregistrez-la en sécurité. Les erreurs et les refus ne consomment pas de crédit, mais les clés invalides renvoient un statut 401.
Première demande
Envoyez une complétion de chat basique pour vérifier la connectivité. L'ID du modèle est uncensored, et les requêtes utilisent le format standard POST /v1/chat/completions endpoint.
Cet exemple envoie une invite simple et attend une réponse textuelle. Remplacez YOUR_API_KEY avec votre clé réelle.
curl https://api.llmsabliterated.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Find all null values in the sales database"}]
}'Les réponses incluent des détails sur l'utilisation des tokens. Si vous manquez de crédit, l'API renvoie une erreur 402. L'URL de base fonctionne avec n'importe quel client compatible OpenAI en mettant à jour la configuration de l'URL de base.
Intégration du SDK Python
Installez le package Python officiel d'OpenAI et configurez le client. Pointez l'URL de base vers notre service et définissez le modèle sur uncensored.
Cette approche vous permet d'utiliser les bases de code existantes avec des modifications minimales. L'API prend en charge les paramètres standard tels que temperature et top_p pour contrôler la créativité.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.llmsabliterated.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)La gestion des erreurs doit tenir compte des limites de débit (429) ou des fonds insuffisants (402). Le crédit est prépayé et n'expire jamais, donc vous ne payez que pour l'utilisation réelle des tokens.
Installation du SDK Node
Initialisez le client Node.js OpenAI avec l'URL de base personnalisée. Utilisez le uncensored ID du modèle pour toutes les complétions.
Les développeurs Node peuvent tirer parti de bibliothèques existantes comme axios ou le SDK officiel pour une intégration cohérente. La clé API est transmise via l'en-tête d'autorisation.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmsabliterated.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);Assurez-vous que vos variables d'environnement stockent la clé de manière sécurisée. Le service prend en charge les réponses JSON standard, ce qui facilite l'analyse en JavaScript. Le streaming est disponible via SSE pour les sorties en temps réel.
Streaming avec SSE
Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie des Server-Sent Events (SSE) pour la livraison de tokens en temps réel.
Chaque chunk contient du texte partiel, vous permettant de restituer la sortie à mesure de sa génération. Le dernier chunk inclut l'utilisation totale des tokens à des fins de facturation.
stream = 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)Le streaming réduit la latence perçue pour les réponses longues. Vous pouvez interrompre le flux si l'utilisateur change d'avis. Le débit maximal est de 16,000 tokens par requête, ou 2,048 si max_tokens n'est pas défini.
Limites et erreurs
Respectez la limite de débit de 300 requêtes par minute par clé. La concurrence est limitée à 8 requêtes simultanées par clé.
Le corps de la requête ne doit pas dépasser 8 Mo. Une fenêtre de contexte de 100,000 tokens couvre à la fois l'invite et la complétion. Les erreurs renvoient des statuts HTTP standard : 401 pour les clés invalides, 402 pour le solde insuffisant, et 429 pour les limites de débit.
Questions fréquemment posées
L'API LLM ablitérée est-elle compatible avec les clients OpenAI existants ?
Oui, il utilise les mêmes points de terminaison et la même structure JSON qu'OpenAI. Il vous suffit de modifier l'URL de base et la clé API dans la configuration de votre client. Cela vous permet d'utiliser les bases de code existantes avec des modifications minimales.
Que se passe-t-il si je dépasse la limite de taux ?
L'API renvoie un code d'état 429 avec des détails sur le moment de réessayer. La limite est de 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées par clé. Vous pouvez surveiller l'utilisation via les comptes de tokens dans les en-têtes de réponse.
Comment l'API abliterated AI gère-t-elle les crédits et les erreurs ?
Le crédit est facturé uniquement pour l'utilisation réussie des tokens, pas pour les erreurs ou les refus. Le crédit prépayé n'expire jamais, et vous pouvez recharger en crypto. Si vous manquez de crédit, les requêtes retournent une erreur 402 jusqu'à ce que vous ajoutiez des fonds.
Accédez à votre clé API
Inscrivez-vous, copiez vos identifiants, et mettez à jour votre URL de base. C'est toute la configuration.
