Intégrez l'API LLM sans censure rapidement
Connectez votre agent au moteur d'IA sans censure en quelques minutes. Ce guide couvre la configuration de l'API compatible OpenAI, de la configuration de l'URL de base à la gestion des réponses en streaming et du mode JSON.
Prérequis et configuration de l'URL de base
L'endpoint de l'API est HTTPS://api.llmabliterated.cc/v1. Cette URL de base fonctionne avec n'importe quel client compatible OpenAI. Vous n'avez pas besoin de gérer le routage des modèles ou des passerelles complexes. Pointez simplement votre SDK vers cette adresse. L'ID de modèle que vous enverrez est "uncensored". Il s'agit d'un modèle open-weight ajusté pour répondre sans refus de contenu pour un usage adulte légal. Ce n'est pas GPT, Claude ou un autre modèle de fournisseur.
Authentification et définition de la clé API
Générez votre clé sur le tableau de bord. Utilisez l'option « Continuer avec Google » ou e-mail + mot de passe. La clé apparaît immédiatement. Définissez-la comme Authorization header ou le api_key variable dans votre SDK. Gardez-la sécurisée. Les clés invalides retournent une erreur 401. Aucun numéro de téléphone n'est requis pour l'inscription.
curl https://api.llmabliterated.cc/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Fix the syntax error in this python snippet"}]
}'Envoi de votre première demande de complétion de chat
Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions. Incluez votre clé API et l'ID du modèle. Le système traite le texte en entrée et le texte en sortie. Vous pouvez définir des paramètres comme temperature ou top_p. La fenêtre de contexte par défaut est de 100 000 tokens. Cela inclut à la fois l'invite et la complétion. La sortie maximale est de 16 000 tokens sauf indication contraire. Les erreurs et les refus sont gratuits. Vous ne payez que pour l'utilisation réussie des tokens.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.llmabliterated.cc/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)Configuration des réponses en streaming pour une sortie en temps réel
Activez le streaming en définissant stream: true. L'API retourne des Server-Sent Events (SSE). Chaque chunk contient du texte partiel. Le dernier chunk inclit des données d'utilisation des tokens. C'est idéal pour les applications en temps réel. Vous pouvez analyser le flux côté client ou côté serveur. Le streaming n'affecte pas la tarification. Vous payez pour le total des tokens utilisés, indépendamment du streaming.
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)Activation du mode JSON et de l'appel de fonctions
Utiliser response_format: {"type": "json_object"} pour une sortie JSON stricte. Activez l'appel de fonctions en fournissant un tools tableau. Le modèle prend en charge tool_choice pour une sélection automatique ou spécifique de fonction. Cela permet à votre agent d'exécuter des actions en fonction de l'entrée de l'utilisateur. Le mode JSON garantit une analyse prévisible. L'appel de fonctions permet des flux de travail complexes sans extraction manuelle par regex.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmabliterated.cc/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);Comprendre les limites de débit et les contraintes de requête
Vous êtes limité à 300 requêtes par minute par clé. Vous pouvez avoir 8 requêtes concurrentes simultanément. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo. Si vous dépassez la limite de taux, vous recevez une erreur 429. Si vous n'avez pas de crédit, vous obtenez une erreur 402. Les clés invalides renvoient 401. Le crédit n'expire jamais. Vous pouvez recharger avec de la crypto à tout moment. Aucun frais mensuels ne s'appliquent. Payez uniquement ce que vous utilisez.
Support Q&A
Quelle est la meilleure LLM non censurée pour les développeurs ?
Le modèle sans censure sur notre API est optimisé pour des sorties directes et non filtrées. Il prend en charge l'appel de fonctions et le mode JSON. Ce n'est pas un simple wrapper générique, mais un modèle à poids ouverts ajusté. Utilisez-le pour les agents qui nécessitent une haute conformité sans refus.
Comment gérer les limites de taux dans mon application ?
Implémentez une régression exponentielle pour les réponses 429. Vous avez droit à 300 requêtes par minute. Surveillez votre utilisation pour éviter le throttling. L'API renvoie des codes d'erreur clairs pour les limites de débit et les problèmes d'authentification.
La fenêtre de contexte est-elle suffisamment grande pour les longs documents ?
Oui, la fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. Cela inclut à la fois l'entrée et la sortie. Vous pouvez envoyer de longs documents et recevoir des réponses détaillées. Le nombre maximum de tokens de sortie est de 16 000 par demande.
Obtenez votre clé
Inscrivez-vous, récupérez le jeton, et pointez votre client vers le nouvel endpoint. Cela couvre toute la configuration.
