Documentazione API LLM Least Censored

Avvio rapido: Connetti il tuo SDK

Inizia a inviare richieste immediatamente aggiornando il tuo URL di base e la chiave API. La nostra API accetta client standard compatibili con OpenAI, quindi devi solo modificare la configurazione dell'endpoint. Utilizza l'ID del modello "uncensored" per tutte le richieste per accedere al modello non censurato. L'URL di base è HTTPS://api.leastcensoredllm.com/v1. Ottieni una chiave istantaneamente dopo esserti registrato con Google o email. Non è richiesto il numero di telefono per la registrazione.

Copycurl https://api.leastcensoredllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate the system config file for the new server setup"}]
  }'

Endpoint e parametri supportati

Forniamo due endpoint: POST /v1/chat/completions e GET /v1/models. Non ci sono endpoint di embeddings, immagini o audio. Puoi utilizzare parametri standard come temperatura, top_p e sequenze di stop. L'API supporta il function calling e la modalità JSON per output strutturati. Usa l'endpoint GET per verificare i modelli disponibili. La tua chiave API autentica tutte le richieste.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming e utilizzo dei token

Abilita lo streaming impostando stream su true nella tua richiesta. Ricevi chunk di Server-Sent Events (SSE) mentre il modello genera testo. I dettagli sull'utilizzo dei token appaiono nell'ultimo chunk dello stream. Questo ti permette di tracciare i costi in tempo reale. Lo streaming funziona con tutti i parametri standard. L'API restituisce il contenuto parziale immediatamente.

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)

modalità JSON e chiamata di funzioni

Forza un output strutturato impostando response_format su {"type": "json_object"}. Il modello restituirà JSON valido invece di testo libero. Il tool calling funziona passando i parametri tools e tool_choice. L'API supporta definizioni standard degli strumenti. Questo è utile per costruire agenti o analizzare dati. Usa il modello senza filtri per risposte strutturate affidabili.

Limiti di frequenza e concorrenza

Ogni chiave API supporta 300 richieste al minuto. Puoi eseguire 8 richieste concorrenti simultaneamente. La dimensione massima del corpo della richiesta è di 8 MB. Se superi il limite, ricevi un errore 429. Usa una singola chiave per account. Puoi generare una nuova chiave per sostituire quella vecchia. Errori e rifiuti non contano contro il tuo limite di frequenza.

Finestra di contesto e token massimi

La finestra di contesto è di 100.000 token per prompt e completamento combinati. L'output massimo predefinito è di 2.048 token. Puoi impostare max_tokens fino a 16.000 per richiesta. Contesti più lunghi sono supportati entro il limite della finestra. Tieni presente il limite di dimensione del corpo di 8 MB. Ciò consente conversazioni profonde o documenti di grandi dimensioni.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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