Documentation API

Guide de démarrage rapide : Modifiez base_url

Commencez par mettre à jour deux variables. Pointez votre client vers https://api.proxyllm.cc/v1 et utilisez votre clé générée. Le point de terminaison imite exactement la structure des complétions de chat OpenAI. Vous n'avez pas besoin de nouvelles bibliothèques ou d'adaptateurs complexes. Il suffit de remplacer le point de terminaison et le jeton, puis d'exécuter votre logique existante.

Copycurl https://api.proxyllm.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List five common CSS layout techniques for modern web design."}]
  }'

Authentification et clés

Générez une clé via le tableau de bord et transmettez-la dans le Authorization header. Chaque compte détient une clé active ; la création d'une nouvelle révoque l'ancienne. Utilisez Bearer your_api_key pour les requêtes standard. Le système rejette immédiatement les tokens invalides.

Point de terminaison Chat Completions

Envoyez des requêtes POST à /v1/chat/completions avec un tableau de messages. L'identifiant du modèle est uncensored. Il gère la génération de texte sans les refus standard pour le contenu adulte légal. Définissez max_tokens pour contrôler la longueur de la sortie ; la valeur par défaut est de 2 048 tokens.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming et SSE

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre charge utile de requête. L'API renvoie des Server-Sent Events (SSE) pour la livraison des jetons en temps réel. Les statistiques d'utilisation des jetons apparaissent dans le dernier chunk du flux. Cela réduit la latence perçue pour les réponses importantes.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.proxyllm.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);

Appel de fonction et mode JSON

Définissez des outils dans le tools le paramètre pour les sorties structurées. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions et le formatage JSON strict via response_format. Utilisez json_object pour forcer des structures JSON valides. Les paramètres de température et de top_p permettent d'ajuster la créativité.

Limites de débit et erreurs

Attendez 401 pour les clés invalides et 402 lorsque le crédit est épuisé. La limite est de 300 requêtes par minute par clé. Les requêtes simultanées sont limitées à huit en même temps. La fenêtre de contexte s'étend sur 100 000 jetons au total. Gérez les erreurs 429 en mettant en œuvre une rétrogradation exponentielle dans la logique de votre client.

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)