Referência da API LLM-api-key-proxy

Autenticação e URL Base

O llm-api-key-proxy usa autenticação padrão com chave de API. Você passa sua chave no Authorization cabeçalho. Cadastre-se com Google ou e-mail para obter sua chave instantaneamente. Não é necessário número de telefone para a avaliação. Use esta URL base para todas as solicitações: https://api.llmapikeyproxy.com/v1. Sua chave está vinculada a uma única conta. Uma nova chave substitui a antiga imediatamente.

Primeira solicitação

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions. O ID do modelo é sempre uncensored. Esta é uma API apenas de texto. Você recebe texto e retorna texto. Embeddings ou imagens não são suportados. O modelo responde sem recusas para conteúdo adulto lícito. Verifique os limites antes de enviar solicitações em massa.

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?"}]
  }'

Integração do SDK Python

Use a biblioteca Python oficial da OpenAI. Defina a URL base para o nosso endpoint. Passe sua chave da API. O cliente lida com a serialização automaticamente. Você pode transmitir resultados ou obter respostas completas. O ID do modelo permanece uncensored em todas as chamadas. Isso garante a compatibilidade com bases de código existentes. Você apenas altera a URL e a chave.

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)

Uso do SDK Node.js

Inicialize o cliente OpenAI com seu URL base personalizado. Passe a chave de API. O formato da solicitação corresponde ao esquema padrão do OpenAI. Você pode usar o padrão async/await para um código limpo. A resposta inclui o texto gerado e o uso de tokens. Isso funciona em qualquer ambiente Node.js. É uma substituição simples e direta.

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);

Respostas em Streaming

Ative o streaming definindo stream: true. A API retorna dados via Eventos Enviados pelo Servidor (SSE). Cada fragmento contém parte da resposta. O último fragmento inclui o uso total de tokens. Isso reduz a latência percebida para saídas longas. Você pode processar tokens em tempo real. Isso é útil para aplicações interativas.

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)

Limites e Tratamento de Erros

Os limites de taxa são de 300 solicitações por minuto por chave. As solicitações simultâneas são limitadas a 8. O corpo da solicitação deve ter menos de 8 MB. Um erro 401 significa que sua chave é inválida. Um erro 402 indica crédito insuficiente. Um erro 429 sinaliza limite de taxa atingido. A janela de contexto é de 100.000 tokens. A saída máxima é de 16.000 tokens. Erros e recusas não consomem crédito.