Démarrage rapide : Intégrez l'API des LLM sans censure

Prérequis : SDK et variables d'environnement

Commencez par installer le SDK officiel et pointez-le vers notre URL de base. Nous fournissons une API chat-completions hébergée et compatible OpenAI qui fonctionne avec n'importe quel client standard. Vous devez configurer deux variables d'environnement : OPENAI_API_KEY et OPENAI_BASE_URL.

L'URL de base de ce service est HTTPS://api.llmsunrestricted.com/v1. Cette URL garantit que vos requêtes atteignent notre infrastructure sans censure. Votre clé API authentifie votre compte de crédit prépayé. Aucun numéro de téléphone n'est requis pour la configuration, seulement votre adresse e-mail ou votre compte Google.

Authentification : Définition de votre clé API

L'authentification repose sur une seule clé API générée lors de l'inscription. Vous recevez cette clé immédiatement après la création de votre compte via Google ou e-mail. Stockez cette clé en toute sécurité dans vos variables d'environnement pour éviter de l'exposer dans le code côté client.

Notre système valide la clé par rapport à votre solde prépayé. Si la clé est invalide ou expirée, l'API renvoie une erreur 401. Vous pouvez générer une nouvelle clé à tout moment, ce qui remplace la précédente. Gardez votre clé privée pour empêcher toute utilisation non autorisée de vos tokens.

Envoi de votre première requête de complétion de chat

Envoyez une requête POST au /v1/chat/completions endpoint. Utilisez l'identifiant du modèle uncensored pour accéder à notre modèle open-source ajusté pour le contenu adulte et créatif. Le modèle ne refuse pas les sujets licites, garantissant que vous obtenez la sortie que vous attendez.

Voici un exemple cURL de base pour vérifier votre connexion et votre facturation.

Copycurl https://api.llmsunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three common use cases for this API"}]
  }'

Cette requête consomme des jetons d'entrée en fonction de la longueur de votre invite. Vous n'êtes facturé que pour les jetons réellement traités. Les erreurs et les refus dus à un format invalide sont gratuits.

Gestion des réponses en streaming (SSE)

Activez le streaming en définissant stream à true. L'API renvoie des données via des événements envoyés par le serveur (SSE). Cela vous permet d'afficher les jetons aux utilisateurs en temps réel, améliorant ainsi la latence perçue de votre application.

Les statistiques d'utilisation des tokens sont incluses dans le dernier chunk du flux. Cela vous permet de suivre les coûts avec précision par requête. Le streaming est idéal pour les interfaces de chat où la réactivité immédiate est critique.

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)

Assurez-vous que la bibliothèque cliente gère correctement les réponses partielles. Le flux se termine lorsque le modèle termine la génération ou atteint la limite de tokens.

Configuration des paramètres : Température et Top_P

Ajustez le comportement de génération à l'aide de paramètres standard. Définissez temperature pour contrôler l'aléatoire ; des valeurs plus faibles rendent les sorties plus déterministes. Utilisez top_p pour limiter la diversité du vocabulaire. Ces paramètres vous aident à affiner le modèle uncensored pour le jeu de rôle ou l'écriture créative.

Vous pouvez également utiliser response_format avec {"type": "json_object"} pour des données structurées. L'appel de fonctions est pris en charge via tools et tool_choice. Le modèle prend en charge jusqu'à 100 000 jetons pour la fenêtre de contexte entière.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmsunrestricted.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)

Ces paramètres vous donnent un contrôle total sur le style de sortie du modèle. Expérimentez avec des combinaisons pour trouver le meilleur équilibre pour votre cas d'utilisation spécifique.

Comprendre l'utilisation des jetons et la facturation

La facturation est strictement prépayée et basée sur l'utilisation réelle des tokens. Les tokens d'entrée coûtent 0,15 $ par 1M, et les tokens de sortie coûtent 0,50 $ par 1M. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans frais d'abonnement mensuel. Le crédit n'expire jamais, vous pouvez donc recharger quand vous le souhaitez.

Si vous manquez de crédit, l'API renvoie une erreur 402. Vous pouvez recharger avec USDT (TRC20) ou USDC (Base) à partir de 20 $. Des bonus s'appliquent pour les dépôts plus importants : +5 % à partir de 50 $, +10 % à partir de 100 $, et +15 % à partir de 200 $. Les erreurs ne consomment pas de crédit.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmsunrestricted.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);

Surveillez votre utilisation via le tableau de bord ou en vérifiant les comptes de tokens dans les en-têtes de réponse de l'API. Cette transparence garantit que vous gardez le contrôle de vos coûts de développement.