Guide de démarrage rapide pour l'API LLM sans censure

Authentification & En-têtes

Notre API utilise une authentification standard par clé API. Vous devez inclure votre clé dans l'en-tête Authorization pour chaque requête. Les nouveaux comptes reçoivent une clé immédiatement après l'inscription sur la page Obtenir clé API. Si vous perdez votre clé, vous pouvez la régénérer à tout moment, ce qui révoque l'ancienne. Une seule clé active est autorisée par compte.

L'URL de base pour toutes les requêtes est https://api.llmapistatus.com/v1. Cela fonctionne avec les SDK officiels OpenAI et tout client compatible OpenAI en mettant simplement à jour la configuration base_url. Aucun en-tête spécial n'est requis au-delà de l'authentification.

Endpoint Chat Completions

Envoyez du texte et recevez du texte en utilisant l'endpoint POST /v1/chat/completions. L'ID du modèle est toujours uncensored. Il s'agit d'un modèle à poids ouverts exécuté sur nos propres serveurs GPU, optimisé pour répondre sans refus de contenu pour un usage adulte légal. Ce n'est ni GPT, ni Claude, ni le modèle d'aucun autre fournisseur.

L'API prend en charge l'appel de fonctions et d'outils. Vous n'avez pas besoin de gérer le routage entre différents fournisseurs ; nous servons un endpoint sans censure dédié et unique. Pour des comparaisons générales d'autres fournisseurs, consultez notre LLM Leaderboard.

Copycurl https://api.llmapistatus.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Réponses en streaming

Pour une latence plus faible, vous pouvez activer le streaming en définissant stream: true dans le corps de votre requête. L'API renvoie un flux Server-Sent Events (SSE). Cela est idéal pour les interfaces de chat où vous souhaitez afficher les tokens au fur et à mesure de leur génération.

Le streaming fonctionne avec les SDK officiels OpenAI et les clients HTTP génériques. Le flux continue jusqu'à ce que le modèle ait terminé ou qu'une erreur se produise. Cette méthode réduit le temps d'attente perçu pour les utilisateurs, rendant le modèle sans censure plus réactif dans les applications de production.

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)

Prise en charge de l'appel de fonctions

L'API prend en charge les sorties structurées via l'appel de fonctions. Vous pouvez définir des outils dans votre requête et le modèle renverra du JSON structuré correspondant à votre schéma. Cela est utile pour créer des agents ou des applications qui doivent interagir avec d'autres systèmes.

Utilisez le paramètre tools dans votre requête de chat completions. Le modèle répondra par des appels de fonctions si nécessaire, vous permettant d'exécuter des fonctions et de renvoyer les résultats dans la conversation. Cette fonctionnalité est disponible sur toutes les requêtes sans coût supplémentaire.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Liste des modèles & Fenêtre de contexte

Vous pouvez lister les modèles disponibles en utilisant l'endpoint GET /v1/models. Cela renverra des métadonnées incluant l'ID du modèle, qui est uncensored. Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens pour le prompt et la complétion combinés.

Cette grande fenêtre de contexte vous permet de transmettre des instructions système détaillées, l'historique des conversations ou le contenu de documents dans une seule requête. Elle convient à la génération de textes longs ou au traitement de gros documents. Veillez à ce que le nombre total de tokens ne dépasse pas la limite de 100 000 tokens pour éviter les erreurs.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Limites de débit & Quotas

Chaque clé API est limitée à 300 requêtes par minute. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo. Si vous dépassez la limite de débit, vous recevrez un code d'état 429. Si votre clé API est invalide, vous obtiendrez une erreur 401. Si vous n'avez pas de crédit prépayé, vous recevrez une erreur 402.

La tarification est transparente : 0,25 $ par 1M de tokens d'entrée et 1,00 $ par 1M de tokens de sortie. Le crédit est prépayé et n'expire jamais. Vous pouvez recharger à partir de 10 $ par crypto (USDT ou USDC). Consultez la page Tarification API LLM pour plus de détails sur les crédits bonus.