API-Dokumentation für Entwickler

Authentifizierung & Basis-URL

Ihr API-Schlüssel authentifiziert jede Anfrage. Übergeben Sie ihn im Authorization header als Bearer-Token. Die Basis-URL ist https://api.keyapiglm.com/v1. Dieser Endpunkt funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Client. Sie können die Standard-OpenAI-Base URL in Ihrem Code ersetzen. Unser Dienst übernimmt das Routing zu unserem Uncensored-Modell.

Erste Anfrage

Senden Sie eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions. Fügen Sie Ihre Modell-ID und Eingabe ein. Die Antwort enthält den generierten Text. Sie können mit einer einfachen Textergänzung beginnen. Unsere API gibt Roh-Tokens ohne zusätzliche Formatierung zurück.

Copycurl https://api.keyapiglm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Verify endpoint latency for high traffic loads"}]
  }'

Stellen Sie sicher, dass Ihr Schlüssel sofort funktioniert. Überprüfen Sie die Antwort auf das choices array. Jede Option enthält eine Nachricht mit Ihrem generierten Inhalt. Bei Fehlern werden standardmäßige HTTP-Codes zurückgegeben.

Python SDK-Integration

Installieren Sie das openai Paket. Legen Sie die Base URL auf unseren Endpoint fest. Initialisieren Sie den Client mit Ihrem API-Schlüssel. Rufen Sie den chat.completions.create Methode. Übergeben Sie die Modell-ID uncensored. Dies funktioniert mit bestehendem OpenAI-Code. Keine zusätzlichen Wrapper erforderlich.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Verarbeiten Sie das Antwortobjekt. Extrahieren Sie den Text aus der ersten Option. Ihr Skript läuft reibungslos. Das Debugging ist mit Standard-Logging einfach.

Node SDK-Einrichtung

Importieren Sie den OpenAI-Client in Node. Konfigurieren Sie die Basis-URL. Übergeben Sie Ihren Schlüssel an den Konstruktor. Rufen Sie die Chat-Vervollständigungsfunktion auf. Verwenden Sie dieselbe Modell-ID. Dieser Ansatz spart Zeit. Sie verwenden bekannte Muster wieder. Die API antwortet schnell.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Protokollieren Sie den generierten Text. Prüfen Sie auf Fehler im catch-Block. Ihre Node-App integriert sich nahtlos. Keine benutzerdefinierten HTTP-Clients erforderlich. Standard-JSON-Antworten kommen wie erwartet an.

Streaming-Antworten (SSE)

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true. Die API sendet Server-Sent Events. Jeder Chunk enthält teilweise Text. Fügen Sie diese Chunks für die vollständige Antwort zusammen. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz. Benutzer sehen Text sofort erscheinen.

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)

Verarbeiten Sie jeden Chunk in Ihrer Event-Schleife. Der letzte Chunk enthält die Token-Nutzung. Stoppen Sie das Streamen, wenn das Modell fertig ist. Diese Methode funktioniert mit jedem SSE-Client. Ihre Benutzeroberfläche wird in Echtzeit aktualisiert.

Limits & Errors

Die Ratenbegrenzung beträgt 300 Anfragen pro Minute. Gleichzeitige Anfragen sind pro Schlüssel auf 8 begrenzt. Anfragekörper dürfen 8 MB nicht überschreiten. Das Kontextfenster beträgt 100.000 Tokens. Fehler geben Standardcodes zurück. Verwenden Sie 401 für ungültige Schlüssel. Verwenden Sie 402 für unzureichendes Guthaben. Verwenden Sie 429 für Ratenbegrenzung. Prüfen Sie den Antwortkörper für Details. Wiederholungslogik behandelt vorübergehende Probleme. Ihre Integration bleibt stabil.