Intégrez l'API LLM sans censure

URL de base et authentification

L'URL de base pour toutes les requêtes est https://api.llmtokenpricing.com/v1. Vous vous authentifiez à l'aide de votre clé API dans le Authorization header. Obtenez votre clé instantanément via Google ou e-mail lors de l'inscription. Utilisez la clé comme Bearer YOUR_API_KEY dans chaque requête.

• URL de base : https://api.llmtokenpricing.com/v1
• En-tête : Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Envoi de votre première requête

Envoyez une simple requête de complétion de texte pour POST /v1/chat/completions. L'ID du modèle est uncensored. Définissez max_tokens pour contrôler la longueur de la sortie. L'API retourne le texte généré directement. Utilisez ce point de terminaison pour des tâches de génération de texte basiques.

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."}]
  }'

Intégration du SDK Python

Utilisez le SDK Python officiel d'OpenAI pour une intégration transparente. Définissez l'URL de base sur notre point de terminaison d'API. Transmettez votre clé API en tant que api_key. Initialisez le client et appelez chat.completions.create(). Cette approche simplifie la gestion des requêtes et l'analyse des réponses.

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)

Utilisation du SDK Node.js

Le SDK Node.js fonctionne de manière identique avec notre API. Configurez l'URL de base et la clé API dans les options du client. Appelez le point de terminaison des complétions de chat avec vos paramètres souhaités. Gérez l'objet de réponse pour extraire le texte généré. Cette méthode prend en charge les modèles async/await modernes.

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);

Réponses en streaming via SSE

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie des données sous forme d'événements envoyés par le serveur. Traitez chaque fragment à son arrivée pour une sortie en temps réel. Les détails d'utilisation des jetons apparaissent dans le dernier fragment. Le streaming réduit la latence perçue pour les réponses longues.

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)

Comprendre les limites de débit et les coûts

Les limites de débit sont de 300 requêtes par minute par clé. La concurrence est plafonnée à 8 requêtes simultanées. La fenêtre de contexte est de 100 000 jetons au total. Le coût d'entrée est de 0,15 $ par million de jetons. Le coût de sortie est de 0,50 $ par million de jetons. Les erreurs et les refus ne consomment pas de crédits. Le paiement est prépayé via crypto sans frais mensuels. Gérez les erreurs 401 pour les clés invalides et les 429 pour les limites de débit.