API Dokümantasyonu

Temel URL ve Kimlik Doğrulama

Şuna bağlan https://api.tokenllm.cc/v1 benzersiz API anahtarınızı kullanarak. Bu base URL, ayarlanarak herhangi bir standart OpenAI SDK ile çalışır base_url değişkeni. Hesabınız başına bir aktif anahtar alırsınız; yeni bir anahtar oluşturmak öncekini değiştirir. Kimlik doğrulama Authorization: Bearer <key> header. İstemlerinizi eğitim için takip etmiyoruz ve telefon numarası olmadan Google veya e-posta ile kayıt olabilirsiniz. Hatalar ve reddler sıfır token tüketir, bu nedenle yalnızca gerçek çıkarım için ödeme yaparsınız.

Chat Completions Endpoint

Metni gönder POST /v1/chat/completions yanıtlar oluşturmak için. Bu uç nokta, uncensored modelimizle metin-giriş, metin-çıkış iş akışlarını yönetir. Standart sohbet görevleri için özyineleme veya görüntü oluşturmaya ihtiyacınız yoktur. Model kimliği her zaman "uncensored"dir. İstekler kendi sunucularımızda işlenir, bu da üçüncü taraf tedarikçilerinizin çıktınızı filtrelemesini engeller. Kesme sorunlarından kaçınmak için yükünüzü 8 MB altında tutun.

Gerekli ve İsteğe Bağlı Parametreler

Basit bir messages işlev tanımlamaları içeren dizi ve model uygun olduğunda araç çağrıları döndürür. Belirli bir araç kullanımını model "uncensored" olarak ayarlayın ki doğru yönlendirme sağlansın. Değiştirebilirsiniz temperature yaratıcılık veya top_p çeşitlilik için. Şunu kullanın max_tokens çıktıyı 16.000 token'a kadar sınırlamak veya varsayılan olarak 2.048'e dönmek için. Bağlam penceresi, istem ve tamamlama için toplam 100.000 tokenı destekler. Seçmeli parametreler gibi seed ve stop üretimi hassas bir şekilde kontrol etmenizi sağlar.

SSE Üzerinden Akış Yanıtları

Ayarlayarak akışı etkinleştirin stream: true istekinizde. API, gerçek zamanlı token teslimi için Sunucu Tarafından Gönderilen Etkinlikler (SSE) döndürür. Her parça kısmi metin içerir ve son parça toplam token kullanım istatistiklerini içerir. Bu yaklaşım, uzun yanıtlar için algılanan gecikmeyi azaltır. Tokenları geldikçe işleyebilirsiniz ki bu da sohbet arayüzleri için idealdir. Akış, tüm standart parametrelerle çalışır.

Fonksiyon Çağırma ve JSON Modu

Araçları tools fonksiyon çağırma yetenekleri için parametre. Model, ayarladığınızda yapılandırılmış JSON çıktısı verebilir response_format için {"type": "json_object"}. Bu, aşağı akış uygulamalar için güvenilir ayrışma sağlar. Belirtebilirsiniz tool_choice otomatik seçimi zorlamak veya izin vermek için. Bu özellikler aynı uncensored model içinde çalışır, bu nedenle ayrı bir yapılandırılmış çıktı sağlayıcısına ihtiyacınız yoktur.

Hata Yönetimi ve Token Kullanımı

Geçersiz anahtarlar için HTTP 401 ve hız sınırları için 429 hatalarını yönetin. Dakika başına 300 istek ve anahtar başına 8 eşzamanlı istekle sınırlısınız. 402 alırsanız, ön ödemeli krediniz tükenmiştir. İçerik filtreleri nedeniyle (örneğin reşit cinsel içeriği) reddetmeler token ücreti yansıtmaz. API kredinizi hiç sona erdirmaz, bu nedenle istediğiniz zaman kredi yükleyebilirsiniz. Ayrıntılı hata mesajları için her zaman yanıt gövdesini kontrol edin.

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);

Akış

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)