LLM-api-key-proxy API संदर्भ

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

The llm-api-key-proxy मानक API कुंजी प्रमाणीकरण का उपयोग करता है। आप अपनी कुंजी पास करते हैं Authorization हेडर। Google या ईमेल के साथ साइनअप करें ताकि आपको तुरंत कुंजी मिल सके। ट्रायल के लिए फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। सभी अनुरोधों के लिए इस बेस यूआरएल का उपयोग करें: https://api.llmapikeyproxy.com/v1. आपकी कुली एक खाते से जुड़ी होती है। एक नई कुली तुरंत पुरानी कुली को प्रतिस्थापित कर देती है।

पहला अनुरोध

एक POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions. मॉडल आईडी हमेशा uncensored. यह एक टेक्स्ट-ओनली API है। आपको टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट मिलता है। एम्बेडिंग्स या इमेजेज सपोर्टेड नहीं हैं। मॉडल कानूनी वयस्क सामग्री के लिए बिना अस्वीकृति के उत्तर देता है। बल्क अनुरोध भेजने से पहले लिमिट्स जांचें।

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 इंटीग्रेशन

आधिकारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करें। बेस यूआरएल को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें। अपनी एपीआई कुंजी पास करें। क्लाइंट सीरियलाइजेशन स्वचालित रूप से संभालता है। आप परिणाम स्ट्रीम कर सकते हैं या पूर्ण प्रतिक्रियाएं प्राप्त कर सकते हैं। मॉडल आईडी बनी रहती है uncensored सभी कॉलों में। यह मौजूदा कोडबेस के साथ संगतता सुनिश्चित करता है। आपको केवल URL और कुंजी बदलनी होती है।

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 उपयोग

अपने कस्टम बेस यूआरएल के साथ ओपनएआई क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। अपनी कुंजी पास करें। अनुरूप प्रारूप मानक ओपनएआई स्कीमा से मेल खाता है। आप साफ़ कोड के लिए async/await पैटर्न का उपयोग कर सकते हैं। प्रतिक्रिया में उत्पन्न पाठ और टोकन उपयोग शामिल है। यह किसी भी नोड.जेएस वातावरण के साथ काम करता है। यह एक सरल ड्रॉप-इन प्रतिस्थापन है।

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);

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true. API सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से डेटा चंक लौटाता है। प्रत्येक चंक प्रतिक्रिया के एक हिस्से को रखता है। अंतिम चंक में कुल टोकन उपयोग शामिल है। यह लंबे आउटपुट के लिए अनुभव की जाने वाली विलंबता को कम करता है। आप टोकन को रियल-टाइम में प्रोसेस कर सकते हैं। यह इंटरैक्टिव एप्लिकेशन के लिए उपयोगी है।

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)

सीमाएं और त्रुटि हैंडलिंग

रेट लिमिट्स प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध हैं। समवर्ती अनुरोध 8 तक सीमित हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम होनी चाहिए। 401 त्रुटि का अर्थ है कि आपकी कुंजी अमान्य है। 402 त्रुटि अपर्याप्त क्रेडिट को दर्शाती है। 429 त्रुटि रेट लिमिटिंग को संकेत करती है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है। आउटपुट 16,000 टोकन तक सीमित है। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट खर्च नहीं करतीं।