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LLM Token 定价文档

集成无审查 LLM API

在几分钟内使用标准的 OpenAI 兼容端点开始使用我们的无审查 LLM API。此快速入门指南涵盖身份验证、请求格式以及用于快速集成的流式传输。

基础 URL 和认证

所有请求的基础 URL 为 https://api.llmtokenpricing.com/v1. 您在请求头中使用 API 密钥进行身份验证。 Authorization header。在注册时通过 Google 或邮箱即时获取密钥。使用该密钥作为 Bearer YOUR_API_KEY 在每次请求中。

  • 基础 URL: https://api.llmtokenpricing.com/v1
  • 标头: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

发送您的第一个请求

发送简单的文本补全请求以 POST /v1/chat/completions. 模型 ID 为 uncensored. 设置 max_tokens 用于控制输出长度。API 直接返回生成的文本。使用此端点进行基本的文本生成任务。

curl 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 集成

为了无缝集成,使用官方 OpenAI Python SDK。将 base URL 设置为我们的 API 端点。将您的 API 密钥作为 api_key初始化客户端并调用 chat.completions.create(). 这种方法简化了请求处理和响应解析。

from 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 用法

Node.js SDK 与我们的 API 工作方式相同。在客户端选项中配置基础 URL 和 API 密钥。使用所需参数调用 chat completions 端点。处理响应对象以提取生成的文本。此方法支持现代 async/await 模式。

import 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);

通过 SSE 实现流式响应

通过将 stream: true 在您的请求中。API 将数据作为服务器发送事件返回。随到达处理每个块以实现实时输出。令牌使用详情出现在最后一个块中。流式传输降低了长响应的感知延迟。

stream = 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)

理解速率限制与成本

速率限制为每个密钥每分钟 300 次请求。并发上限为 8 个同时请求。上下文窗口总计 100,000 个令牌。输入成本为每百万令牌 $0.15。输出成本为每百万令牌 $0.50。错误和拒绝不消耗信用额。通过加密货币预付费,无月费。处理 401 无效密钥错误和 429 速率限制错误。

常见问题

我如何计算请求的成本?

成本基于令牌使用量计算。输入令牌每百万成本 $0.15。输出令牌每百万成本 $0.50。错误免费。查看最后一个数据块以获取令牌计数。

如果我超出速率限制会怎样?

您收到 429 状态码。限制为每分钟 300 次请求。每个密钥的并发限制为 8 个请求。等待后重试。

无审查模型适合成人内容吗?

是的,它针对无限制使用进行了优化。它不会拒绝合法的成人话题。但仍会拒绝涉及未成年人的性内容。请将其用于无限制文本生成。

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注册,复制你的密钥,更新你的基础 URL。就是这样。

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