Démarrage rapide : Utilisez l'API LLM sans censure

Prérequis

Avant d'effectuer des requêtes, assurez-vous de disposer d'une clé API valide. Inscrivez-vous sur notre page Obtenir clé API en utilisant simplement un e-mail et un mot de passe. Votre clé s'affiche immédiatement après l'inscription. Vous commencez avec 0,50 $ de crédit d'essai, valable 7 jours, sans carte bancaire requise. Pour une utilisation plus intensive, rechargez des crédits prépayés à partir de 10 $. L'API utilise un seul modèle sans censure, identifié comme uncensored, hébergé sur notre propre infrastructure. Il ne s'agit pas d'un proxy pour les modèles GPT, Claude ou d'autres fournisseurs. Une compréhension basique des requêtes HTTP ou de l'un des SDK compatibles OpenAI standards suffit.

Authentification

Incluez votre clé API dans l'en-tête Authorization de chaque requête. Utilisez le schéma Bearer suivi de votre chaîne de clé. L'URL de base pour tous les endpoints est https://api.anonymousllmapi.com/v1. Cette URL fonctionne avec tout client prenant en charge le format API OpenAI. Si votre clé est invalide ou expirée, le serveur renvoie une erreur 401. Si vous n'avez plus de crédit, il renvoie une erreur 402. Régénérez votre clé à tout moment depuis votre tableau de bord pour révoquer l'ancienne instantanément. Aucun numéro de téléphone ni détail de facturation n'est nécessaire pour l'essai initial.

Completion de chat basique

Envoyez une requête POST vers /v1/chat/completions pour obtenir une réponse textuelle. Le modèle uncensored traite votre prompt et renvoie du texte sans filtre de contenu pour une utilisation adulte légale. Voici un exemple de base utilisant curl. Remplacez YOUR_API_KEY par votre clé réelle. Le corps de la requête inclut l'ID du modèle et l'historique de vos messages. L'API renvoie un objet JSON avec le texte généré. Il s'agit d'une API purement textuelle ; ne vous attendez pas à des images ou de l'audio dans la réponse.

Intégration SDK Python

Utilisez le SDK Python officiel OpenAI pour interagir avec notre API. Configurez le base_url pour pointer vers notre endpoint et définissez le api_key. Cela vous permet d'utiliser des méthodes familières comme client.chat.completions.create. L'ID du modèle reste uncensored. Cette approche simplifie la gestion des en-têtes et l'analyse JSON. Elle est idéale pour les services backend ou les scripts où vous avez besoin de gérer des données structurées. Assurez-vous que la version de votre SDK est compatible avec la spécification API OpenAI. Notre API prend en charge des paramètres standards comme temperature et max_tokens.

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie un flux d'événements envoyés par le serveur (SSE) de réponses partielles. Cela réduit la latence perçue pour les utilisateurs attendant des sorties longues. Chaque chunk contient une partie du texte généré. Gérez le flux dans le code client pour ajouter les tokens à mesure qu'ils arrivent. Cela est utile pour les interfaces de chat où des effets de frappe en temps réel sont souhaités. Le flux se termine lorsque le modèle termine la réponse ou atteint la limite de la fenêtre de contexte. Utilisez la méthode SDK appropriée pour le streaming afin de gérer correctement les événements.

Limites de débit et contraintes

Chaque clé API est limitée à 300 requêtes par minute. Si vous dépassez ce seuil, l'API renvoie une erreur 429. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo. La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens, combinant à la fois le prompt d'entrée et la complétion de sortie. Cette limite s'applique au total des tokens traités dans une seule requête. L'appel de fonctions est pris en charge dans cette fenêtre. Les crédits paiement à l'usage n'expirent jamais. Si vous manquez de crédits, les requêtes échouent avec une erreur 402. Rechargez à tout moment pour continuer le service. Ces limites garantissent des performances constantes pour tous les utilisateurs sur notre infrastructure dédiée.

cURL

Copycurl https://api.anonymousllmapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.anonymousllmapi.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.anonymousllmapi.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)