APIドキュメント

ベースURLと認証

接続先 https://api.tokenllm.cc/v1 固有のAPIキーを使用してアクセスします。このベースURLは、設定を変更することで任意の標準的なOpenAI SDKと互換性があります。 base_url 変数に。アカウントごとにアクティブなキーが1つ付与されます。新しいキーを生成すると、以前のキーが置き換えられます。認証は Authorization: Bearer <key> ヘッダー。トレーニング用にプロンプトを追跡せず、電話番号なしでGoogleまたはメールでサインアップできます。エラーや拒否はトークンを消費しないため、実際の推論に対してのみ課金されます。

Chat Completionsエンドポイント

テキストを送信 POST /v1/chat/completions レスポンスを生成します。このエンドポイントは、当社の無制限モデルを使用したテキスト入力・テキスト出力のワークフローを処理します。標準的なチャットタスクには埋め込みや画像生成は不要です。モデルIDは常に"uncensored"です。リクエストは当社のサーバーで処理され、サードパーティベンダーによる出力フィルタリングが行われません。切り捨てを避けるため、ペイロードを8 MB未満に保ってください。

必須およびオプションのパラメータ

含める messages 会話履歴を含む配列。設定 model to "uncensored" を指定して正しいルーティングを確保します。調整可能 temperature 創造性または top_p 多様性のため。 max_tokens 出力を上限に抑え、予期しないクレジットの枯渇を避けるために使用します。 seed および stop 生成の精密な制御を提供します。

SSE経由のストリーミングレスポンス

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエストに含まれます。APIはリアルタイムのトークン配信のためにサーバー送信イベント（SSE）を返します。各チャンクには部分的なテキストが含まれ、最後のチャンクには総トークン使用統計が含まれます。このアプローチは長い応答の知覚レイテンシを削減します。トークン到着時に処理できるので、チャットインターフェースに最適です。ストリーミングはすべての標準パラメータで動作します。

関数呼び出しとJSONモード

でツールを定義します tools 関数呼び出し機能のためのパラメータ。このモデルは、設定すると構造化されたJSONを出力できます。 response_format に {"type": "json_object"}これにより後続のアプリケーションでの信頼性の高いパースが保証されます。あなたは tool_choice 自動選択を強制または許可します。これらの機能は同じ無制限モデル内で動作するため、構造化出力用の別々のプロバイダーは必要ありません。

エラー処理とトークン使用量

無効なキーの場合は401、レートリミット超過の場合は429を処理します。1分あたり300リクエスト、キーあたり最大8つの並列リクエストに制限されます。402の場合、前払いクレジットが尽きました。コンテンツフィルタ（未成年者の性的コンテンツなど）による拒否はトークンを課金しません。APIはクレジットの有効期限を設けないため、いつでもクレジットを追加できます。詳細なエラーメッセージについては常にレスポンスボディを確認してください。

cURL

Copycurl https://api.tokenllm.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current price of one llm token"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.tokenllm.cc/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.tokenllm.cc/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);

ストリーミング

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)