LLM-api-key-proxy API-Referenz

Authentifizierung und Base URL

The llm-api-key-proxy verwendet die Standard-API-Schlüsselauthentifizierung. Sie übergeben Ihren Schlüssel in der Authorization header. Melden Sie sich mit Google oder E-Mail an, um Ihren Schlüssel sofort zu erhalten. Für die Testphase wird keine Telefonnummer benötigt. Verwenden Sie diese Basis-URL für alle Anfragen: https://api.llmapikeyproxy.com/v1. Ihr Schlüssel ist einem Konto zugeordnet. Ein neuer Schlüssel ersetzt den alten sofort.

Erste Anfrage

Senden Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions. Die Modell-ID ist immer uncensored. Dies ist eine Text-only-API. Sie erhalten Text rein und Text raus. Keine Embeddings oder Bilder werden unterstützt. Das Modell antwortet ohne Ablehnungen für legale erwachsene Inhalte. Prüfen Sie die Limits, bevor Sie Bulk-Anfragen senden.

Copycurl https://api.llmapikeyproxy.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current date?"}]
  }'

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle OpenAI Python-Bibliothek. Legen Sie die Basis-URL auf unseren Endpunkt fest. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel. Der Client übernimmt die Serialisierung automatisch. Sie können Ergebnisse streamen oder vollständige Antworten erhalten. Die Modell-ID bleibt uncensored in allen Aufrufen. Dies gewährleistet die Kompatibilität mit bestehenden Codebasen. Sie ändern nur die URL und den Schlüssel.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmapikeyproxy.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-SDK-Nutzung

Initialisieren Sie den OpenAI-Client mit Ihrer benutzerdefinierten Basis-URL. Übergeben Sie den API-Schlüssel. Das Anfrageformat entspricht dem Standard-OpenAI-Schema. Sie können das async/await-Muster für sauberen Code verwenden. Die Antwort enthält den generierten Text und die Token-Nutzung. Dies funktioniert in jeder Node.js-Umgebung. Es ist ein einfacher Drop-in-Ersatz.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmapikeyproxy.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-Antworten

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true. Die API gibt Daten über Server-Sent Events (SSE) zurück. Jeder Chunk enthält einen Teil der Antwort. Der letzte Chunk enthält die gesamte Token-Nutzung. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für lange Ausgaben. Sie können Tokens in Echtzeit verarbeiten. Dies ist nützlich für interaktive Anwendungen.

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)

Limits und Fehlerbehandlung

Die Ratenbegrenzung beträgt 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel. Gleichzeitige Anfragen sind auf 8 begrenzt. Der Anfragekörper muss unter 8 MB liegen. Ein 401-Fehler bedeutet, dass Ihr Schlüssel ungültig ist. Ein 402-Fehler zeigt unzureichendes Guthaben an. Ein 429-Fehler signalisiert Ratenbegrenzung. Das Kontextfenster umfasst 100.000 Tokens. Die Ausgabe ist auf maximal 16.000 Tokens begrenzt. Fehler und Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben.