Ghid de integrare: completări chat fără cenzură

URL de bază și autentificare

Fundamentul integrării tale începe cu URL-ul de bază. Folosește https://api.loginllm.com/v1 pentru toate solicitările. Acest endpoint este complet compatibil cu OpenAI, ceea ce înseamnă că poți înlocui cheile existente fără a rescrie logica clientului.

Autentificarea se bazează pe o singură cheie API. Generează această cheie prin Obține cheie API pagina fie cu Google, fie cu o parolă de email. Sistemul emite o singură cheie activă per cont; emiterea uneia noi invalidează imediat cheia precedentă. Păstrează această cheie în siguranță, deoarece controlează creditul tău preplătit.

Pasați cheia în Authorization header ca un token Bearer. Nu sunt necesare fluxuri complexe OAuth sau cookie-uri de sesiune pentru API în sine.

Puteți testa conectivitatea imediat cu o comandă curl simplă. Acest lucru asigură că rețeaua dvs. permite traficul HTTPS de ieșire către serverele noastre înainte de a construi restul aplicației.

Endpoint-ul chat/completions

Trimite mesaje la POST /v1/chat/completions endpoint. Aceasta este interfața standard pentru generarea de text. Definești modelul ca uncensored și furnizați o listă de mesaje în corpul solicitării.

Fiecare mesaj necesită un rol (system, user, sau assistant) și conținut. Sistemul procesează aceste intrări și returnează o completare. Nu trebuie să gestionezi rutele modelelor sau să selectezi dintre mai multe variante; găzduim un singur model open-weight dedicat, optimizat pentru output fără restricții.

Această abordare îți menține codul simplu. Eviți overhead-ul gestionării mai multor versiuni de modele sau a particularităților specifice furnizorului. Structura răspunsului se potrivește cu formatul OpenAI, asigurând compatibilitatea largă cu SDK-urile.

Verificați soldul regulat. Creditele sunt deduse în funcție de utilizarea reală a tokenilor, iar erorile nu consumă credite.

Streaming cu Server-Sent Events

Pentru experiențe de utilizare în timp real, activați streaming-ul setând stream: true în cererea ta. API-ul returnează un flux de Evenimente trimise de server (SSE) în loc de un singur obiect JSON.

Fiecare fragment de eveniment conține o parte din textul generat. Poți randace acest text incremental în interfața ta, ceea ce reduce semnificativ latența percepută pentru utilizatorul final. Fragmentul final din flux include utilizarea totală a tokenilor pentru solicitare.

Această funcționalitate este esențială pentru interfețele de chat unde utilizatorii se așteaptă la feedback imediat. Permite aplicației dvs. să gestioneze răspunsuri lungi fără a bloca firul principal de execuție.

Implementați un ascultător de evenimente simplu pentru a colecta aceste bucăți. Concatenați-le pentru a forma răspunsul complet sau afișați-le live pe măsură ce ajung.

Apelarea funcțiilor și instrumentele

API-ul suportă utilizarea structurată a instrumentelor. Definiți funcții în tools array în cererea ta. Modelul poate decide apoi să apeleze o funcție pe baza inputului utilizatorului.

Când modelul generează o apelare de funcție, returnează numele funcției și argumentele într-un format structurat. Aplicația ta execută funcția și trimite rezultatul înapoi la model pentru un răspuns final.

Această capacitate permite fluxuri de lucru complexe fără a codifica logica. Poți integra surse externe de date, calculatoare sau logică de business personalizată direct în conversație.

Asigură-te că definițiile uneltelor sunt precise. Modelul se bazează pe aceste scheme pentru a înțelege formatele de intrare și ieșire așteptate pentru fiecare funcție.

Fereastră de Context și Limite

Modelul suportă o fereastră de context de 100.000 de tokeni. Această fereastră include atât promptul, cât și completarea. Poți specifica o lungime maximă a outputului folosind max_tokens parametru.

Dacă max_tokens nu este setat, răspunsul poate continua până la sfârșitul ferestrei. Setarea unei valori mai mari permite răspunsuri mai lungi, până la limita de 100,000 de tokeni. Acest lucru este util pentru generarea de rapoarte detaliate sau fragmente de cod.

Monitorizați cu atenție limitele de rată. API-ul permite 300 de solicitări pe minut și 8 solicitări concurente per cheie. Depășirea acestor limite va rezulta într-o eroare 429.

Dimensiunea corpului solicitării este limitată la 8 MB. Ferestrele de context mari consumă mai mult credit, așa că echilibrează-ți cerințele de memorie cu bugetul tău.

Gestionarea erorilor și utilizarea tokenilor

Gestionați erorile cu grijă pentru a menține o experiență fluidă a utilizatorului. O eroare 401 indică o cheie API nevalidă sau expirată. Re-autentifică-te sau generează o cheie nouă din panoul tău.

Eroarea 402 înseamnă că creditul preplătit este insuficient. Reîncarcă folosind USDT (TRC20) sau USDC (Base) pentru a relua serviciul. Creditele nu expiră niciodată, așa că poți adăuga fonduri oricând este convenabil.

Eroarea 429 semnalează că ai depășit limitele de rată. Implementează backoff exponențial în clientul tău pentru a reîncerca cererile automat. Verifică întotdeauna antetele de răspuns pentru informații despre cota rămasă.

Utilizarea tokenilor este raportată în ultimul fragment al fluxului sau în răspunsul de finalizare. Folosește aceste date pentru a-ți optimiza prompturile și a-ți gestiona costurile eficient.

cURL

Copycurl https://api.loginllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix syntax error in python loop"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.loginllm.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

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.loginllm.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

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)