Documentation développeur

URL de base et authentification

Votre clé API authentifie chaque requête adressée à notre chat-completions endpoint. Vous recevez cette clé immédiatement après vous être inscrit via Google ou par e-mail sur le Obtenir la clé API page. Aucun numéro de téléphone n'est requis. Stockez votre clé en toute sécurité et transmettez-la dans le Authorization header.

URL de base : https://api.cheapllm.cc/v1. Toutes les requêtes doivent inclure cet en-tête : Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Les erreurs de type 401 indiquent une clé manquante ou invalide. Remplacez votre ancienne clé à tout moment pour en générer une nouvelle ; une seule clé active existe par compte.

Première demande

Envoyez votre première invite en utilisant le standard chat/completions endpoint. L'ID du modèle est uncensored. Ce modèle à poids ouverts répond sans refus de contenu pour un usage adulte légal, y compris les sujets fictifs ou controversés. Vous obtenez du texte en entrée et du texte en sortie. Pas d'embeddings ni de génération d'images ici.

Voici un exemple cURL de base. Remplacez YOUR_API_KEY avec votre clé. Le corps de la requête définit le message utilisateur. Nous traitons une fenêtre de contexte de 100,000 jetons (invite + complétion). Les erreurs et les refus sont gratuits, testez librement.

• Définir model à uncensored.
• Inclure messages tableau.
• Ajoutez votre en-tête de clé API.

Copycurl https://api.cheapllm.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set timezone to UTC for all logs"}]
  }'

Intégration du SDK Python

Utilisez le SDK Python officiel d'OpenAI pour interagir avec notre API. Définissez l'URL de base sur notre point de terminaison et fournissez votre clé. Cette approche fonctionne avec n'importe quelle bibliothèque cliente compatible OpenAI. Configurez des paramètres comme temperature et top_p comme nécessaire. Le streaming est pris en charge via les Server-Sent Events (SSE). Cette méthode est idéale pour les applications en temps réel où vous souhaitez afficher les tokens au fur et à mesure de leur génération.

Installez la bibliothèque avec pip install openai. Initialisez le client avec notre URL de base. Le code ci-dessous montre une requête de complétion simple. Ajustez le contenu du message pour l'adapter à votre cas d'utilisation. Notre API gère le routage vers le modèle correct en interne.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Intégration du SDK Node

Pour les développeurs Node.js, le package npm OpenAI fonctionne parfaitement. Définissez l'URL de base sur le point de terminaison de notre API. Cela vous permet d'utiliser des modèles familiers provenant d'autres fournisseurs. Configurez l'ID du modèle pour uncensored. Vous pouvez également activer le mode JSON ou l'appel de fonctions si votre application nécessite une sortie structurée. Le SDK gère l'authentification automatiquement lorsqu'il est configuré correctement.

Installez le package avec npm install openaimax_tokens pour contrôler la longueur de sortie. Les erreurs sont retournées sous forme de codes de statut HTTP standard. Utilisez ceci pour le prototypage rapide ou les intégrations de production.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Réponses en streaming via SSE

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie des événements envoyés par le serveur (SSE). Chaque fragment contient du texte partiel. Le dernier fragment inclut les statistiques d'utilisation des jetons. Cette fonctionnalité est cruciale pour l'expérience utilisateur dans les interfaces de chat. Elle réduit considérablement la latence perçue. Vous pouvez analyser le flux pour afficher le texte en temps réel.

Gérez les événements du flux dans le code client. Fermez la connexion à la fin du flux. Notre API prend en charge jusqu'à 8 requêtes simultanées par clé. Cette limite garantit une utilisation équitable. Surveillez votre utilisation via les données du dernier chunk. Les erreurs lors du streaming renvoient toujours des codes d'état appropriés. Utilisez ceci pour le jeu de rôle ou les scénarios de conversation continue.

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)

Limites, Erreurs et Fenêtre de contexte

Notre API a des limites strictes pour assurer la stabilité. Vous pouvez envoyer 300 requêtes par minute par clé. Les requêtes concurrentes sont limitées à 8. Les corps de requête ne peuvent pas dépasser 8 Mo. La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens au total. La sortie maximale est de 16 000 tokens par requête (2 048 si max_tokens n'est pas défini). Les erreurs retournent des codes spécifiques : 401 pour les clés invalides, 402 pour un crédit insuffisant, et 429 pour les limites de débit. Le crédit n'expire jamais. Les erreurs comme les doubles facturations sont corrigées via le Support. La confidentialité est préservée ; les invites ne sont pas utilisées pour l'entraînement. Aucun contenu sexuel impliquant des mineurs n'est autorisé.