Guía de inicio rápido de la API LLM | LLM API Source

URL base y autenticación

Para usar la API LLM, apunta tu cliente a https://api.llmapisource.com/v1. La autenticación utiliza una clave de API estándar pasada en el encabezado Authorization: Bearer <key>. Puedes generar o rotar claves en el panel; revocar una clave invalida inmediatamente la anterior.

• No se requiere número de teléfono ni tarjeta de crédito para la prueba.
• Cada cuenta tiene exactamente una clave activa a la vez.
• Los prompts no se utilizan para entrenamiento.

Primera petición

Envía una finalización de chat simple para verificar la conectividad. El endpoint admite estructuras JSON estándar de OpenAI. Reemplaza el marcador con tu clave real.

Copycurl https://api.llmapisource.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."}]
  }'

Si la clave no es válida, recibes un error 401. Si no tienes crédito prepago, recibes un error 402. El identificador del modelo es siempre uncensored.

SDK de Python

Instala el paquete oficial de OpenAI y configura la URL base para enrutar las peticiones a nuestra infraestructura. Esto funciona con cualquier cliente de Python compatible con OpenAI.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Asegúrate de que el base_url incluya la ruta completa a /v1. El nombre del modelo debe configurarse como uncensored para acceder a la instancia dedicada.

SDK de Node.js

Para entornos Node.js, configura el cliente de manera similar. La estructura refleja la interfaz estándar de OpenAI, lo que facilita la migración.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Pasa la apiKey apiKey y establece basePath basePath en https://api.llmapisource.com/v1. Esto asegura que todos los completions se enruten a nuestro modelo sin censura.

Habilitar streaming

Establece stream: true en tu petición para recibir Eventos Enviados por Servidor (SSE). Esto te permite procesar tokens a medida que se generan, reduciendo la latencia percibida para respuestas largas.

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)

Maneja los eventos de streaming para actualizar tu interfaz en tiempo real. Cada fragmento contiene un delta parcial del completion.

Límites, errores y contexto

Nuestra infraestructura aplica límites específicos para garantizar la estabilidad. La ventana de contexto admite hasta 100,000 tokens para prompt y completion combinados.

• Límite de peticiones: 300 peticiones por minuto por clave (devuelve 429).
• Tamaño del cuerpo: Máximo 8 MB por petición.
• Precios: $0.25/1M tokens de entrada, $1.00/1M tokens de salida.

Se bloquean las peticiones que contienen contenido sexual con menores. Se permite todo el contenido adulto legal restante.