Integra l'API LLM senza filtri

URL Base e Autenticazione

L'URL di base per tutte le richieste è https://api.llmtokenpricing.com/v1. Autenticati utilizzando la tua chiave API in Authorization header. Ottieni la tua chiave istantaneamente tramite Google o email durante la registrazione. Usa la chiave come Bearer YOUR_API_KEY in ogni richiesta.

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

Invio della tua prima richiesta

Invia una semplice richiesta di completamento del testo a POST /v1/chat/completions. L'ID del modello è uncensored. Imposta max_tokens per controllare la lunghezza dell'output. L'API restituisce il testo generato direttamente. Usa questo endpoint per attività di generazione di testo di base.

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."}]
  }'

Integrazione SDK Python

Utilizza l'SDK Python ufficiale di OpenAI per un'integrazione senza interruzioni. Imposta l'URL di base sul nostro endpoint API. Passa la tua chiave API come api_key. Inizializza il client e chiama chat.completions.create(). Questo approccio semplifica la gestione delle richieste e l'analisi delle risposte.

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)

Utilizzo SDK Node.js

L'SDK Node.js funziona identicamente con la nostra API. Configura l'URL di base e la chiave API nelle opzioni del client. Chiama l'endpoint di chat completions con i parametri desiderati. Gestisci l'oggetto di risposta per estrarre il testo generato. Questo metodo supporta i moderni pattern async/await.

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);

Risposte in streaming tramite SSE

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce i dati come Server-Sent Events. Elaborati ogni chunk man mano che arriva per un output in tempo reale. I dettagli sull'utilizzo dei token appaiono nell'ultimo chunk. Lo streaming riduce 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)

Comprendere i limiti di frequenza e i costi

I limiti di frequenza sono di 300 richieste al minuto per chiave. La concorrenza è limitata a 8 richieste simultanee. La finestra di contesto è di 100,000 token in totale. Il costo di input è di $0.15 per milione di token. Il costo di output è di $0.50 per milione di token. Gli errori e i rifiuti non consumano crediti. Il pagamento è prepagato tramite cripto senza costi mensili. Gestisci gli errori 401 per chiavi non valide e 429 per i limiti di frequenza.