th ▾
สร้างคีย์

เอกสาร API

ความเข้ากันได้แบบง่ายสำหรับสแต็กที่มีอยู่ของคุณ เปลี่ยน URL พื้นฐานและคีย์ รักษาโค้ด

เริ่มต้น: เปลี่ยน base_url

เริ่มต้นด้วยการอัปเดตตัวแปรสองตัว ชี้ไคลเอนต์ของคุณไปที่ https://api.proxyllm.cc/v1 และใช้คีย์ที่คุณสร้าง จุดปลายนี้เลียนแบบโครงสร้างการเสร็จสิ้นการสนทนาของ OpenAI อย่างแม่นยำ คุณไม่จำเป็นต้องใช้ไลบรารีใหม่หรือตัวปรับแต่งที่ซับซ้อน เพียงเปลี่ยนจุดปลายและโทเคน จากนั้นรันตรรกะที่มีอยู่ของคุณ

curl 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."}]
  }'

Authentication and Keys

สร้างคีย์ผ่านแดชบอร์ดและส่งคีย์ใน Authorization header บัญชีแต่ละบัญชีมีคีย์ที่ใช้งานได้นี้หนึ่งคีย์ การสร้างคีย์ใหม่จะทำให้คีย์เก่าหมดอายุ ใช้ Bearer your_api_key สำหรับการขอข้อมูลมาตรฐาน ระบบจะปฏิเสธโทเค็นที่ไม่ถูกต้องทันที

จุดจบ API Chat Completions

ส่งคำขอ POST ไปยัง /v1/chat/completions พร้อมอาร์เรย์ข้อความ รหัสโมเดลคือ uncensored. มันจัดการการสร้างข้อความโดยไม่มีการปฏิเสธมาตรฐานสำหรับเนื้อหาผู้ใหญ่ที่ถูกต้องกฎหมาย ตั้ง max_tokens เพื่อควบคุมความยาวของผลลัพธ์; ค่าเริ่มต้นคือ 2,048 โทเค็น

from 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)

การสตรีมและ SSE

เปิดใช้งานการสตรีมโดยตั้งค่า stream: true ใน payload ของคำขอของคุณ API ส่งคืน Server-Sent Events (SSE) สำหรับการส่งโทเค็นแบบเรียลไทม์ สถิติการใช้โทเค็นจะปรากฏในท่อนสุดท้ายของสตรีม วิธีนี้ช่วยลดความล่าช้าที่ผู้ใช้รับรู้สำหรับคำตอบขนาดใหญ่

import 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);

Function Calling และโหมด JSON

กำหนดเครื่องมือใน tools พารามิเตอร์นี้สำหรับเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง โมเดลรองรับทั้งการเรียกใช้ฟังก์ชันและการจัดรูปแบบ JSON ที่เข้มงวดผ่าน response_format. ใช้ json_object เพื่อบังคับให้โครงสร้าง JSON ที่ถูกต้อง พารามิเตอร์ Temperature และ top_p ช่วยปรับแต่งความสร้างสรรค์

อัตราจำกัดและข้อผิดพลาด

คาดหวัง 401 สำหรับ key ที่ไม่ถูกต้องและ 402 เมื่อเครดิตหมด ขีดจำกัดคือ 300 คำขอต่อนาทีต่อ key คำขอพร้อมกันสูงสุดแปดคำขอพร้อมกัน หน้าต่างบริบทครอบคลุม 100,000 tokens รวม จัดการข้อผิดพลาด 429 โดยการใช้ exponential backoff ในตรรกะไคลเอนต์ของคุณ

stream = 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)
01

คำถามที่พบบ่อย

ขนาด context window ของ proxy LLM นี้คือเท่าไร?

หน้าต่างบริบทรวมคือ 100,000 tokens รวมทั้ง prompt และ completion คุณสามารถขอ output tokens ได้สูงสุด 16,000 tokens ต่อการเรียก หากละพารามิเตอร์ max_tokens ระบบจะตั้งค่าเริ่มต้นที่ 2,048 tokens

API รองรับการเรียกใช้ฟังก์ชันหรือไม่?

ใช่ โมเดลนี้รองรับการใช้เครื่องมือและ function calling นอกจากนี้คุณยังสามารถบังคับใช้ output JSON แบบเข้มงวดโดยใช้พารามิเตอร์ response_format สิ่งนี้ทำให้แน่ใจว่าข้อมูลมีโครงสร้างสำหรับการผสานรวมแบบโปรแกรมมิ่ง

ฉันจัดการกับการตอบกลับแบบสตรีมมิ่งได้อย่างไร?

ตั้งค่าพารามิเตอร์ stream เป็น true ใน body การร้องขอของคุณ API จะส่งคืน Server-Sent Events (SSE) ที่มี chunk ข้อความบางส่วน รายละเอียดการใช้งานโทเค็นจะปรากฏใน chunk สุดท้ายของสตรีม

คีย์ API ของคุณอยู่ห่างเพียงแบบฟอร์มเดียว

ลงทะเบียน รับคีย์ของคุณ และอัปเดต URL พื้นฐานของจุดปลาย การผสานรวมที่เรียบง่าย