Integrieren Sie die unzensierte LLM-API

Basis-URL und Authentifizierung

Die Base-URL für alle Anfragen ist https://api.llmtokenpricing.com/v1. Sie authentifizieren sich mit Ihrem API-Schlüssel im Authorization header. Holen Sie sich Ihren Schlüssel sofort über Google oder E-Mail während der Anmeldung. Verwenden Sie den Schlüssel als Bearer YOUR_API_KEY in jeder Anfrage.

• Base URL: https://api.llmtokenpricing.com/v1
• Header: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Senden Ihrer ersten Anfrage

Sende eine einfache Text-Vervollständigungsanfrage an POST /v1/chat/completions. Die Modell-ID ist uncensored. Legen max_tokens um die Ausgabelänge zu steuern. Die API gibt den generierten Text direkt zurück. Nutzen Sie diesen Endpunkt für grundlegende Textgenerierungsaufgaben.

Copycurl https://api.llmtokenpricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the current price per token for the largest model."}]
  }'

Python SDK-Integration

Verwenden Sie das offizielle OpenAI Python-SDK für eine nahtlose Integration. Legen Sie die Basis-URL auf unseren API-Endpunkt fest. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel als api_key. Initialisieren Sie den Client und rufen chat.completions.create(). Dieser Ansatz vereinfacht die Anfrageverarbeitung und Antwortanalyse.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js-SDK-Nutzung

Das Node.js SDK funktioniert identisch mit unserer API. Konfigurieren Sie die Basis-URL und den API-Schlüssel in den Client-Optionen. Rufen Sie den Chat-Completions-Endpunkt mit Ihren gewünschten Parametern auf. Verarbeiten Sie das Antwortobjekt, um den generierten Text zu extrahieren. Diese Methode unterstützt moderne async/await-Muster.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming-Antworten über SSE

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Die API gibt Daten als Server-Sent Events zurück. Verarbeiten Sie jeden Chunk, sobald er eingeht, für eine Echtzeitausgabe. Details zur Token-Nutzung erscheinen im letzten Chunk. Streaming verringert die wahrgenommene Latenz bei langen Antworten.

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)

Verständnis von Ratenlimits und Kosten

Ratenbegrenzungen betragen 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel. Die Parallelität ist auf 8 gleichzeitige Anfragen begrenzt. Das Kontextfenster umfasst insgesamt 100,000 Tokens. Eingabekosten betragen $0.15 pro Million Tokens. Ausgabekosten betragen $0.50 pro Million Tokens. Fehler und Ablehnungen verbrauchen keine Guthaben. Die Zahlung erfolgt im Voraus per Krypto ohne monatliche Gebühren. Verarbeiten Sie 401-Fehler für ungültige Schlüssel und 429 für Ratenbegrenzungen.