Guida rapida API LLM | LLM API Source

URL base e autenticazione

Per usare l'API LLM, punta il tuo client a https://api.llmapisource.com/v1. L'autenticazione usa una chiave API standard passata nell'intestazione Authorization: Bearer <key>. Puoi generare o ruotare le chiavi dalla dashboard; revocare una chiave invalida immediatamente quella vecchia.

• Non serve il numero di telefono o la carta di credito per la prova.
• Ogni account contiene esattamente una chiave attiva alla volta.
• I prompt non vengono usati per l'addestramento.

Prima richiesta

Invia un semplice completamento chat per verificare la connettività. L'endpoint supporta le strutture JSON standard di OpenAI. Sostituisci il segnaposto con la tua chiave effettiva.

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."}]
  }'

Se la chiave non è valida, ricevi un errore 401. Se non hai credito prepagato, ricevi un errore 402. L'identificatore del modello è sempre uncensored.

SDK Python

Installa il pacchetto ufficiale OpenAI e configura il base_url per instradare le richieste alla nostra infrastruttura. Funziona con qualsiasi client Python compatibile 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)

Assicurati che l'base_url includa il percorso completo verso /v1. Il nome del modello deve essere impostato su uncensored per accedere all'istanza dedicata.

SDK Node.js

Per gli ambienti Node.js, configura il client in modo simile. La struttura riflette l'interfaccia standard OpenAI, rendendo la migrazione semplice.

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);

Passa apiKey e imposta basePath su https://api.llmapisource.com/v1. In questo modo tutte le risposte vengono instradate al nostro modello senza censura.

Abilita lo streaming

Imposta stream: true nella tua richiesta per ricevere Server-Sent Events (SSE). Questo ti permette di elaborare i token man mano che vengono generati, riducendo la latenza percepita per le risposte lunghe.

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)

Gestisci gli eventi dello streaming per aggiornare la tua UI in tempo reale. Ogni blocco contiene un frammento parziale della risposta.

Limiti, errori e contesto

La nostra infrastruttura applica limiti specifici per garantire la stabilità. La finestra di contesto supporta fino a 100.000 token per prompt e completamento combinati.

• Limite di richieste: 300 richieste al minuto per chiave (restituisce 429).
• Dimensione del corpo: Massimo 8 MB per richiesta.
• Prezzi: $0,25/1M token di input, $1,00/1M token di output.

Le richieste che coinvolgono contenuti sessuali con minori sono bloccate. Tutti gli altri contenuti adulti legali sono consentiti.